Cours de Python
Introduction à la programmation Python pour la biologie
https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/
Patrick Fuchs et Pierre Poulain
prénom [point] nom [arobase] u-paris [point] fr
version du 1er août 2023
Université Paris Cité, France
Ce document est sous licence
Creative Commons Attribution - Partage dans les Mêmes Conditions 3.0 France
(CC BY-SA 3.0 FR)
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/fr/
Table des matières
Avant-propos 7
Quelques mots sur l’origine de ce cours ........................................ 7
Remerciements ..................................................... 7
Le livre ......................................................... 7
1 Introduction 9
1.1 C’est quoi Python? ................................................ 9
1.2 Conseils pour installer et configurer Python ................................... 9
1.3 Notations utilisées ................................................. 10
1.4 Introduction au shell ............................................... 10
1.5 Premier contact avec Python ........................................... 11
1.6 Premier programme ................................................ 12
1.7 Commentaires ................................................... 12
1.8 Notion de bloc d’instructions et d’indentation .................................. 13
1.9 Autres ressources ................................................. 13
2 Variables 14
2.1 Définition ..................................................... 14
2.2 Les types de variables ............................................... 14
2.3 Nommage ..................................................... 15
2.4 Écriture scientifique ................................................ 15
2.5 Opérations ..................................................... 16
2.6 La fonction type() ................................................ 17
2.7 Conversion de types ................................................ 17
2.8 Note sur la division de deux nombres entiers ................................... 18
2.9 Note sur le vocabulaire et la syntaxe ....................................... 18
2.10 Minimum et maximum .............................................. 18
2.11 Exercices ..................................................... 19
3 Affichage 20
3.1 La fonction print() ............................................... 20
3.2 Écriture formatée ................................................. 21
3.3 Écriture scientifique ................................................ 24
3.4 Ancienne méthode de formatage des chaînes de caractères ........................... 24
3.5 Note sur le vocabulaire et la syntaxe ....................................... 26
3.6 Exercices ..................................................... 26
4 Listes 28
4.1 Définition ..................................................... 28
4.2 Utilisation ..................................................... 28
4.3 Opération sur les listes .............................................. 28
4.4 Indiçage négatif .................................................. 29
4.5 Tranches ...................................................... 29
4.6 Fonction len() .................................................. 30
2
Table des matières Table des matières
4.7 Les fonctions range() et list() ........................................ 30
4.8 Listes de listes ................................................... 31
4.9 Minimum, maximum et somme d’une liste .................................... 31
4.10 Exercices ..................................................... 32
5 Boucles et comparaisons 33
5.1 Boucles for .................................................... 33
5.2 Comparaisons ................................................... 36
5.3 Boucles while .................................................. 37
5.4 Exercices ..................................................... 37
6 Tests 42
6.1 Définition ..................................................... 42
6.2 Tests à plusieurs cas ................................................ 42
6.3 Importance de l’indentation ............................................ 43
6.4 Tests multiples .................................................. 43
6.5 Instructions break et continue ......................................... 44
6.6 Tests de valeur sur des floats ........................................... 45
6.7 Exercices ..................................................... 45
7 Fichiers 50
7.1 Lecture dans un fichier .............................................. 50
7.2 Écriture dans un fichier .............................................. 52
7.3 Ouvrir deux fichiers avec l’instruction with ................................... 53
7.4 Note sur les retours à la ligne sous Unix et sous Windows ............................ 53
7.5 Importance des conversions de types avec les fichiers .............................. 54
7.6 Du respect des formats de données et de fichiers ................................. 54
7.7 Exercices ..................................................... 54
8 Modules 57
8.1 Définition ..................................................... 57
8.2 Importation de modules .............................................. 57
8.3 Obtenir de l’aide sur les modules importés .................................... 58
8.4 Quelques modules courants ............................................ 60
8.5 Module random : génération de nombres aléatoires ............................... 60
8.6 Module sys : passage d’arguments ........................................ 61
8.7 Module os : interaction avec le système d’exploitation .............................. 63
8.8 Exercices ..................................................... 63
9 Fonctions 66
9.1 Principe et généralités ............................................... 66
9.2 Définition ..................................................... 67
9.3 Passage d’arguments ............................................... 68
9.4 Renvoi de résultats ................................................ 68
9.5 Arguments positionnels et arguments par mot-clé ................................ 68
9.6 Variables locales et variables globales ...................................... 70
9.7 Principe DRY ................................................... 73
9.8 Exercices ..................................................... 74
10 Plus sur les chaînes de caractères 78
10.1 Préambule ..................................................... 78
10.2 Chaînes de caractères et listes ........................................... 78
10.3 Caractères spéciaux ................................................ 79
10.4 Préfixe de chaîne de caractères .......................................... 79
10.5 Méthodes associées aux chaînes de caractères .................................. 80
10.6 Extraction de valeurs numériques d’une chaîne de caractères .......................... 82
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 3
Table des matières Table des matières
10.7 Conversion d’une liste de chaînes de caractères en une chaîne de caractères .................. 82
10.8 Exercices ..................................................... 83
11 Plus sur les listes 88
11.1 Méthodes associées aux listes ........................................... 88
11.2 Construction d’une liste par itération ....................................... 90
11.3 Test d’appartenance ................................................ 91
11.4 Copie de listes ................................................... 91
11.5 Liste de compréhension .............................................. 92
11.6 Exercices ..................................................... 93
12 Plus sur les fonctions 96
12.1 Appel d’une fonction dans une fonction ..................................... 96
12.2 Fonctions récursives ................................................ 97
12.3 Portée des variables ................................................ 98
12.4 Portée des listes .................................................. 99
12.5 Règle LGI ..................................................... 100
12.6 Recommandations ................................................. 101
12.7 Exercices ..................................................... 102
13 Containers, dictionnaires, tuples et sets 104
13.1 Containers ..................................................... 104
13.2 Dictionnaires ................................................... 107
13.3 Tuples ....................................................... 111
13.4 Sets et frozensets ................................................. 116
13.5 Récapitulation des propriétés des containers ................................... 119
13.6 Dictionnaires et sets de compréhension ...................................... 119
13.7 Module collections ................................................ 120
13.8 Exercices ..................................................... 120
14 Création de modules 123
14.1 Pourquoi créer ses propres modules? ....................................... 123
14.2 Création d’un module ............................................... 123
14.3 Utilisation de son propre module ......................................... 124
14.4 Les docstrings ................................................... 124
14.5 Visibilité des fonctions dans un module ..................................... 125
14.6 Module ou script? ................................................. 125
14.7 Exercice ...................................................... 126
15 Bonnes pratiques en programmation Python 127
15.1 De la bonne syntaxe avec la PEP 8 ........................................ 127
15.2 Les docstrings et la PEP 257 ........................................... 131
15.3 Outils de contrôle qualité du code ........................................ 133
15.4 Organisation du code ............................................... 134
15.5 Conseils sur la conception d’un script ...................................... 136
15.6 Pour terminer : la PEP 20 ............................................. 136
16 Expressions régulières et parsing 138
16.1 Définition et syntaxe ............................................... 138
16.2 Quelques ressources en ligne ........................................... 140
16.3 Le module re ................................................... 140
16.4 Exercices ..................................................... 142
4Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
Table des matières Table des matières
17 Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 145
17.1 Module NumPy .................................................. 145
17.2 Module Biopython ................................................ 158
17.3 Module matplotlib ................................................ 160
17.4 Module pandas .................................................. 164
17.5 Un exemple plus complet ............................................. 168
17.6 Exercices ..................................................... 174
18 Jupyter et ses notebooks 179
18.1 Installation .................................................... 179
18.2 Lancement de Jupyter et création d’un notebook ................................. 179
18.3 Le format Markdown ............................................... 182
18.4 Des graphiques dans les notebooks ........................................ 184
18.5 Les magic commands ............................................... 187
18.6 JupyterLab .................................................... 187
19 Avoir la classe avec les objets 191
19.1 Construction d’une classe ............................................. 191
19.2 Espace de noms .................................................. 202
19.3 Polymorphisme .................................................. 205
19.4 Héritage ...................................................... 207
19.5 Accès et modifications des attributs depuis l’extérieur .............................. 212
19.6 Bonnes pratiques pour construire et manipuler ses classes ............................ 216
19.7 Exercices ..................................................... 221
20 Fenêtres graphiques et Tkinter 222
20.1 Utilité d’une GUI ................................................. 222
20.2 Quelques concepts liés à la programmation graphique .............................. 223
20.3 Notion de fonction callback ............................................ 223
20.4 Prise en main du module Tkinter ......................................... 225
20.5 Construire une application Tkinter avec une classe ................................ 226
20.6 Le widget canvas ................................................. 227
20.7 Pour aller plus loin ................................................ 232
20.8 Exercices ..................................................... 237
21 Remarques complémentaires 240
21.1 Différences Python 2 et Python 3 ......................................... 240
21.2 Gestion des exceptions .............................................. 242
21.3 Shebang et /usr/bin/env python3 ......................................... 245
21.4 Passage d’arguments avec *args et **kwargs ................................. 245
21.5 Un peu de transformée de Fourier avec NumPy ................................. 247
21.6 Sauvegardez votre historique de commandes ................................... 247
22 Mini-projets 249
22.1 Description des projets .............................................. 249
22.2 Accompagnement pas à pas ............................................ 250
22.3 Scripts de correction ............................................... 264
A Quelques formats de données rencontrés en biologie 266
A.1 FASTA ...................................................... 266
A.2 GenBank ..................................................... 268
A.3 PDB ........................................................ 269
A.4 Format XML, CSV et TSV ............................................ 275
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 5
Table des matières Table des matières
B Installation de Python 280
B.1 Que recommande-t-on pour l’installation de Python ? .............................. 280
B.2 Installation de Python avec Miniconda ...................................... 280
B.3 Utilisation de conda pour installer des modules complémentaires ........................ 290
B.4 Choisir un bon éditeur de texte .......................................... 293
B.5 Comment se mettre dans le bon répertoire dans le shell ............................. 295
B.6 Python web et mobile ............................................... 298
6Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
Avant-propos
Quelques mots sur l’origine de ce cours
Ce cours a été conçu à l’origine pour les étudiants débutants en programmation Python des filières de biologie et de
biochimie de l’université Paris Diderot - Paris 7, devenue Université Paris Cité 1; et plus spécialement pour les étudiants du
master Biologie Informatique.
Ce cours est basé sur la version 3 de Python, version recommandée par la communauté scientifique. Des références à
l’ancienne version, Python 2, seront néanmoins régulièrement apportées.
Si vous relevez des erreurs à la lecture de ce document, merci de nous les signaler.
Le cours est disponible en version HTML 2et PDF 3.
Remerciements
Un grand merci à Sander 4du Centre for Molecular and Biomolecular Informatics de Nijmegen aux Pays-Bas pour la
toute première version 5de ce cours qui remonte à l’année 2003.
Nous remercions le professeur Philip Guo 6de l’UC San Diego, pour nous avoir autorisé à utiliser des copies d’écran de
son excellent site Python Tutor 7.
Merci également à tous les contributeurs, occasionels ou réguliers : Jennifer Becq, Virginie Martiny, Romain Laurent,
Benoist Laurent, Benjamin Boyer, Hubert Santuz, Catherine Lesourd, Philippe Label, Rémi Cuchillo, Cédric Gageat, Philibert
Malbranche, Mikaël Naveau, Amélie Bacle, Alexandra Moine-Franel.
Nous remercions aussi Denis Mestivier de qui nous nous sommes inspirés pour certains exercices.
Enfin, merci à vous tous, les curieux de Python, qui avez été nombreux à nous envoyer des retours sur ce cours, à nous
suggérer des améliorations et à nous signaler des coquilles.
De nombreuses personnes nous ont aussi demandé les corrections des exercices. Nous ne les mettons pas sur le site afin
d’éviter la tentation de les regarder trop vite, mais vous pouvez nous écrire et nous vous les enverrons.
Le livre
Ce cours est également publié aux éditions Dunod sous le titre « Programmation en Python pour les sciences de la vie 8».
Vous pouvez vous le procurer dans toutes les bonnes librairies.
Afin de promouvoir le partage des connaissances et le logiciel libre, nos droits d’auteurs provenant de la vente de cet
ouvrage seront reversés à deux associations. Wikimédia France 9qui s’occupe notamment de l’encyclopédie libre Wikipédia.
NumFOCUS 10 qui soutient le développement de logiciels libres scientifiques et notamment l’écosystème scientifique autour
de Python.
1. https://www.u-paris.fr/
2. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/index.html
3. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/cours-python.pdf
4. http://sander.nabuurs.org/
5. http://www.cmbi.ru.nl/pythoncourse/spy/index.spy?site=python&action=Home
6. http://pgbovine.net/
7. http://pythontutor.com/
8. https://www.dunod.com/sciences-techniques/programmation-en-python-pour-sciences-vie
9. https://www.wikimedia.fr/
10. https://numfocus.org/
7
Table des matières Table des matières
FIGURE 1 – Couverture livre Dunod.
8Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
Chapitre 1
Introduction
1.1 C’est quoi Python?
Le langage de programmation Python a été créé en 1989 par Guido van Rossum, aux Pays-Bas. Le nom Python vient d’un
hommage à la série télévisée Monty Python’s Flying Circus dont G. van Rossum est fan. La première version publique de ce
langage a été publiée en 1991.
La dernière version de Python est la version 3. Plus précisément, la version 3.11 a été publiée en octobre 2022. La version
2 de Python est obsolète et n’est plus maintenue, évitez de l’utiliser.
La Python Software Foundation 1est l’association qui organise le développement de Python et anime la communauté de
développeurs et d’utilisateurs.
Ce langage de programmation présente de nombreuses caractéristiques intéressantes :
— Il est multiplateforme. C’est-à-dire qu’il fonctionne sur de nombreux systèmes d’exploitation : Windows, Mac OS X,
Linux, Android, iOS, depuis les mini-ordinateurs Raspberry Pi jusqu’aux supercalculateurs.
— Il est gratuit. Vous pouvez l’installer sur autant d’ordinateurs que vous voulez (même sur votre téléphone!).
— C’est un langage de haut niveau. Il demande relativement peu de connaissance sur le fonctionnement d’un ordinateur
pour être utilisé.
— C’est un langage interprété. Un script Python n’a pas besoin d’être compilé pour être exécuté, contrairement à des
langages comme le C ou le C++.
— Il est orienté objet. C’est-à-dire qu’il est possible de concevoir en Python des entités qui miment celles du monde réel
(une cellule, une protéine, un atome, etc.) avec un certain nombre de règles de fonctionnement et d’interactions.
— Il est relativement simple à prendre en main 2.
— Enfin, il est très utilisé en bioinformatique et plus généralement en analyse de données.
Toutes ces caractéristiques font que Python est désormais enseigné dans de nombreuses formations, du lycée à l’enseigne-
ment supérieur.
1.2 Conseils pour installer et configurer Python
Pour apprendre la programmation Python, il va falloir que vous pratiquiez et pour cela il est préférable que Python soit
installé sur votre ordinateur. La bonne nouvelle est que vous pouvez installer gratuitement Python sur votre machine, que
ce soit sous Windows, Mac OS X ou Linux. Nous donnons dans cette rubrique un résumé des points importants concer-
nant cette installation. Tous les détails et la marche à suivre pas à pas sont donnés à l’adresse https://python.sdv.
univ-paris-diderot.fr/livre-dunod.
1.2.1 Python 2 ou Python 3?
Ce cours est basé sur la version 3 de Python, qui est désormais le standard.
1. https://www.python.org/psf/
2. Nous sommes d’accord, cette notion est très relative.
9
Chapitre 1. Introduction 1.3. Notations utilisées
Si, néanmoins, vous deviez un jour travailler sur un ancien programme écrit en Python 2, sachez qu’il existe quelques
différences importantes entre Python 2 et Python 3. Le chapitre 21 Remarques complémentaires vous apportera plus de préci-
sions.
1.2.2 Miniconda
Nous vous conseillons d’installer Miniconda 3, logiciel gratuit, disponible pour Windows, Mac OS X et Linux, et qui
installera pour vous Python 3.
Avec le gestionnaire de paquets conda, fourni avec Miniconda, vous pourrez installer des modules supplémentaires qui
sont très utiles en bioinformatique (NumPy,scipy,matplotlib,pandas,Biopython), mais également Jupyter Lab qui vous
permettra d’éditer des notebooks Jupyter. Vous trouverez en ligne 4une documentation pas-à-pas pour installer Miniconda,
Python 3 et les modules supplémentaires qui seront utilisés dans ce cours.
1.2.3 Éditeur de texte
L’apprentissage d’un langage informatique comme Python va nécessiter d’écrire des lignes de codes à l’aide d’un éditeur
de texte. Si vous êtes débutants, on vous conseille d’utiliser notepad++ sous Windows, BBEdit ou CotEditor sous Mac OS X
et gedit sous Linux. La configuration de ces éditeurs de texte est détaillée dans la rubrique Installation de Python disponible
en ligne 5. Bien sûr, si vous préférez d’autres éditeurs comme Atom,Visual Studio Code,Sublime Text,emacs,vim,geany...
utilisez-les!
À toute fin utile, on rappelle que les logiciels Microsoft Word,WordPad et LibreOffice Writer ne sont pas des éditeurs de
texte, ce sont des traitements de texte qui ne peuvent pas et ne doivent pas être utilisés pour écrire du code informatique.
1.3 Notations utilisées
Dans cet ouvrage, les commandes, les instructions Python, les résultats et les contenus de fichiers sont indiqués avec cette
police pour les éléments ponctuels ou
1sous cette forme ,
2sur plusieur s lignes ,
3pour les él é ments les plus longs .
Pour ces derniers, le numéro à gauche indique le numéro de la ligne et sera utilisé pour faire référence à une instruction
particulière. Ce numéro n’est bien sûr là qu’à titre indicatif.
Par ailleurs, dans le cas de programmes, de contenus de fichiers ou de résultats trop longs pour être inclus dans leur
intégralité, la notation [...] indique une coupure arbitraire de plusieurs caractères ou lignes.
1.4 Introduction au shell
Un shell est un interpréteur de commandes interactif permettant d’interagir avec l’ordinateur. On utilisera le shell pour
lancer l’interpréteur Python.
Pour approfondir la notion de shell, vous pouvez consulter les pages Wikipedia :
— du shell Unix 6fonctionnant sous Mac OS X et Linux ;
— du shell PowerShell 7fonctionnant sous Windows.
Un shell possède toujours une invite de commande, c’est-à-dire un message qui s’affiche avant l’endroit où on entre des
commandes. Dans tout cet ouvrage, cette invite est représentée systématiquement par le symbole dollar $, et ce quel que soit
le système d’exploitation.
Par exemple, si on vous demande de lancer l’instruction suivante :
$ python
il faudra taper seulement python sans le $ni l’espace après le $.
3. https://conda.io/miniconda.html
4. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/livre-dunod
5. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/livre-dunod
6. https://fr.wikipedia.org/wiki/Shell_Unix
7. https://fr.wikipedia.org/wiki/Windows_PowerShell
10 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
1.5. Premier contact avec Python Chapitre 1. Introduction
1.5 Premier contact avec Python
Python est un langage interprété, c’est-à-dire que chaque ligne de code est lue puis interprétée afin d’être exécutée par
l’ordinateur. Pour vous en rendre compte, ouvrez un shell puis lancez la commande :
python
La commande précédente va lancer l’interpréteur Python. Vous devriez obtenir quelque chose de ce style pour Windows :
1PS C :\ U sers \ p ierr e > py thon
2Python 3.7.1 ( default , Dec 10 2018 , 22:54:23) [ MSC v .1915 64 bit ( AMD64 )] [...]
3Type " help ", " cop yrig ht " , " cred its " or " lic ense " for more info rmati on .
4>>>
pour Mac OS X :
1iMac -de - pie rre : D ownlo ads$ pyth on
2Py th on 3. 7.1 ( def ault , Dec 14 201 8 , 1 9: 28:3 8)
3[ Cl ang 4 .0.1 ( tags / RELE AS E_ 401 / fin al )] :: Anaconda , Inc . on darw in
4Type " help ", " cop yrig ht " , " cred its " or " lic ense " for more info rmati on .
5>>>
ou pour Linux :
1pierre@jeera:~$ python
2Py th on 3. 7.1 ( def ault , Dec 14 201 8 , 1 9: 28:3 8)
3[ GCC 7 .3 .0] :: Anaconda , In c . on linu x
4Type " help ", " cop yrig ht " , " cred its " or " lic ense " for more info rmati on .
5>>>
Les blocs
—PS C:\Users\pierre> pour Windows,
—iMac-de-pierre:Downloads$ pour Mac OS X,
—pierre@jeera:~$ pour Linux.
représentent l’invite de commande de votre shell. Par la suite, cette invite de commande sera représentée simplement par
le caractère $, que vous soyez sous Windows, Mac OS X ou Linux.
Le triple chevron >>> est l’invite de commande (prompt en anglais) de l’interpréteur Python. Ici, Python attend une
commande que vous devez saisir au clavier. Tapez par exemple l’instruction :
print("Hello world!")
puis validez cette commande en appuyant sur la touche Entrée.
Python a exécuté la commande directement et a affiché le texte Hello world!. Il attend ensuite une nouvelle instruction
en affichant l’invite de l’interpréteur Python (>>>). En résumé, voici ce qui a dû apparaître sur votre écran :
1>>> print (" Hello world !")
2He llo w orl d !
3>>>
Vous pouvez refaire un nouvel essai en vous servant cette fois de l’interpréteur comme d’une calculatrice :
1>>> 1+1
22
3>>> 6*3
418
À ce stade, vous pouvez entrer une autre commande ou bien quitter l’interpréteur Python, soit en tapant la commande
exit() puis en validant en appuyant sur la touche Entrée, soit en pressant simultanément les touches Ctrl et Dsous Linux et
Mac OS X ou Ctrl et Zpuis Entrée sous Windows.
En résumant, l’interpréteur fonctionne sur le modèle :
1>>> instruction python
2résultat
où le triple chevron correspond à l’entrée (input) que l’utilisateur tape au clavier, et l’absence de chevron en début de ligne
correspond à la sortie (output) générée par Python. Une exception se présente toutefois : lorsqu’on a une longue ligne de code,
on peut la couper en deux avec le caractère \(backslash) pour des raisons de lisibilité :
1>>> Voici une longue ligne de code \
2... d é crite sur deux lig nes
3résultat
En ligne 1 on a rentré la première partie de la ligne de code. On termine par un \, ainsi Python sait que la ligne de code
n’est pas finie. L’interpréteur nous l’indique avec les .... En ligne 2, on rentre la fin de la ligne de code puis on appuie sur
Entrée. A ce moment, Python nous génère le résultat. Si la ligne de code est vraiment très longue, il est même possible de la
découper en trois voire plus :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 11
Chapitre 1. Introduction 1.6. Premier programme
1>>> Voici une ligne de code qui \
2... est vraiment tr ès longue car \
3... elle est d é cou p ée su r trois lig nes
4résultat
L’interpréteur Python est donc un système interactif dans lequel vous pouvez entrer des commandes, que Python exécutera
sous vos yeux (au moment où vous validerez la commande en appuyant sur la touche Entrée).
Il existe de nombreux autres langages interprétés comme Perl 8ou R 9. Le gros avantage de ce type de langage est qu’on
peut immédiatement tester une commande à l’aide de l’interpréteur, ce qui est très utile pour débugger (c’est-à-dire trouver et
corriger les éventuelles erreurs d’un programme). Gardez bien en mémoire cette propriété de Python qui pourra parfois vous
faire gagner un temps précieux!
1.6 Premier programme
Bien sûr, l’interpréteur présente vite des limites dès lors que l’on veut exécuter une suite d’instructions plus complexe.
Comme tout langage informatique, on peut enregistrer ces instructions dans un fichier, que l’on appelle communément un
script (ou programme) Python.
Pour reprendre l’exemple précédent, ouvrez un éditeur de texte (pour choisir et configurer un éditeur de texte, reportez-
vous si nécessaire à la rubrique Installation de Python en ligne 10) et entrez le code suivant :
print("Hello world!")
Ensuite, enregistrez votre fichier sous le nom test.py, puis quittez l’éditeur de texte.
Remarque
L’extension de fichier standard des scripts Python est .py.
Pour exécuter votre script, ouvrez un shell et entrez la commande :
python test.py
Vous devriez obtenir un résultat similaire à ceci :
1$ pyt hon t est . py
2He llo w orl d !
Si c’est bien le cas, bravo ! Vous avez exécuté votre premier programme Python.
1.7 Commentaires
Dans un script, tout ce qui suit le caractère #est ignoré par Python jusqu’à la fin de la ligne et est considéré comme un
commentaire.
Les commentaires doivent expliquer votre code dans un langage humain. L’utilisation des commentaires est rediscutée
dans le chapitre 15 Bonnes pratiques en programmation Python.
Voici un exemple :
1# Votre premier c ommen taire en Py thon .
2print (" Hello world !")
3
4# D'autres commandes plus utiles pour raie nt suivre .
Remarque
On appelle souvent à tort le caractère #« dièse ». On devrait plutôt parler de « croisillon 11 ».
8. http://www.perl.org
9. http://www.r-project.org
10. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/livre-dunod
11. https://fr.wikipedia.org/wiki/Croisillon_(signe)
12 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
1.8. Notion de bloc d’instructions et d’indentation Chapitre 1. Introduction
FIGURE 1.1 – Notion d’indentation et de bloc d’instructions.
1.8 Notion de bloc d’instructions et d’indentation
En programmation, il est courant de répéter un certain nombre de choses (avec les boucles, voir le chapitre 5 Boucles et
comparaisons) ou d’exécuter plusieurs instructions si une condition est vraie (avec les tests, voir le chapitre 6 Tests).
Par exemple, imaginons que nous souhaitions afficher chacune des bases d’une séquence d’ADN, les compter puis afficher
le nombre total de bases à la fin. Nous pourrions utiliser l’algorithme présenté en pseudo-code dans la figure 1.1.
Pour chaque base de la séquence ATCCGACTG, nous souhaitons effectuer deux actions : d’abord afficher la base puis
compter une base de plus. Pour indiquer cela, on décalera vers la droite ces deux instructions par rapport à la ligne précédente
(pour chaque base [...]). Ce décalage est appelé indentation, et l’ensemble des lignes indentées constitue un bloc
d’instructions.
Une fois qu’on aura réalisé ces deux actions sur chaque base, on pourra passer à la suite, c’est-à-dire afficher la taille de
la séquence. Pour bien préciser que cet affichage se fait à la fin, donc une fois l’affichage puis le comptage de chaque base
terminés, la ligne correspondante n’est pas indentée (c’est-à-dire qu’elle n’est pas décalée vers la droite).
Pratiquement, l’indentation en Python doit être homogène (soit des espaces, soit des tabulations, mais pas un mélange
des deux). Une indentation avec 4 espaces est le style d’indentation recommandé (voir le chapitre 15 Bonnes pratiques en
programmation Python).
Si tout cela semble un peu complexe, ne vous inquiétez pas. Vous allez comprendre tous ces détails chapitre après chapitre.
1.9 Autres ressources
Pour compléter votre apprentissage de Python, n’hésitez pas à consulter d’autres ressources complémentaires à cet ou-
vrage. D’autres auteurs abordent l’apprentissage de Python d’une autre manière. Nous vous conseillons les ressources sui-
vantes en langue française :
— Le livre Apprendre à programmer avec Python 3 de Gérard Swinnen. Cet ouvrage est téléchargeable gratuitement sur
le site de Gérard Swinnen 12. Les éditions Eyrolles proposent également la version papier de cet ouvrage.
— Le livre Apprendre à programmer en Python avec PyZo et Jupyter Notebook de Bob Cordeau et Laurent Pointal, publié
aux éditions Dunod. Une partie de cet ouvrage est téléchargeable gratuitement sur le site de Laurent Pointal 13.
— Le livre Apprenez à programmer en Python de Vincent Legoff 14 que vous trouverez sur le site Openclassroms.
Et pour terminer, une ressource incontournable en langue anglaise :
— Le site www.python.org 15. Il contient énormément d’informations et de liens sur Python. La page d’index des mo-
dules 16 est particulièrement utile (et traduite en français).
12. http://www.inforef.be/swi/python.htm
13. https://perso.limsi.fr/pointal/python:courspython3
14. https://openclassrooms.com/fr/courses/235344-apprenez-a-programmer-en-python
15. http://www.python.org
16. https://docs.python.org/fr/3/py-modindex.html
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 13
Chapitre 2
Variables
2.1 Définition
Une variable est une zone de la mémoire de l’ordinateur dans laquelle une valeur est stockée. Aux yeux du programmeur,
cette variable est définie par un nom, alors que pour l’ordinateur, il s’agit en fait d’une adresse, c’est-à-dire d’une zone
particulière de la mémoire.
En Python, la déclaration d’une variable et son initialisation (c’est-à-dire la première valeur que l’on va stocker dedans)
se font en même temps. Pour vous en convaincre, testez les instructions suivantes après avoir lancé l’interpréteur :
1>>> x = 2
2>>> x
32
Ligne 1. Dans cet exemple, nous avons déclaré, puis initialisé la variable xavec la valeur 2. Notez bien qu’en réalité, il
s’est passé plusieurs choses :
— Python a « deviné » que la variable était un entier. On dit que Python est un langage au typage dynamique.
— Python a alloué (réservé) l’espace en mémoire pour y accueillir un entier. Chaque type de variable prend plus ou moins
d’espace en mémoire. Python a aussi fait en sorte qu’on puisse retrouver la variable sous le nom x.
— Enfin, Python a assigné la valeur 2 à la variable x.
Dans d’autres langages (en C par exemple), il faut coder ces différentes étapes une par une. Python étant un langage dit de
haut niveau, la simple instruction x=2a suffi à réaliser les 3 étapes en une fois!
Lignes 2 et 3. L’interpréteur nous a permis de connaître le contenu de la variable juste en tapant son nom. Retenez ceci
car c’est une spécificité de l’interpréteur Python, très pratique pour chasser (debugger) les erreurs dans un programme. Par
contre, la ligne d’un script Python qui contient seulement le nom d’une variable (sans aucune autre indication) n’affichera pas
la valeur de la variable à l’écran lors de l’exécution (pour autant, cette instruction reste valide et ne générera pas d’erreur).
Sachez par ailleurs que l’opérateur d’affectation =s’utilise dans un certain sens. Par exemple, l’instruction x=2signifie
qu’on attribue la valeur située à droite de l’opérateur =(ici, 2) à la variable située à gauche (ici, x). D’autres langages de
programmation comme Rutilisent les symboles <- pour rendre l’affectation d’une variable plus explicite, par exemple x <-
2.
Enfin, dans l’instruction x=y-3, l’opération y-3est d’abord évaluée et ensuite le résultat de cette opération est
affecté à la variable x.
2.2 Les types de variables
Le type d’une variable correspond à la nature de celle-ci. Les trois principaux types dont nous aurons besoin dans un
premier temps sont les entiers (integer ou int), les nombres décimaux que nous appellerons floats et les chaînes de caractères
(string ou str). Bien sûr, il existe de nombreux autres types (par exemple, les booléens, les nombres complexes, etc.). Si vous
n’êtes pas effrayés, vous pouvez vous en rendre compte ici 1.
Dans l’exemple précédent, nous avons stocké un nombre entier (int) dans la variable x, mais il est tout à fait possible de
stocker des floats, des chaînes de caractères (string ou str) ou de nombreux autres types de variable que nous verrons par la
suite :
1. https://docs.python.org/fr/3.7/library/stdtypes.html
14
2.3. Nommage Chapitre 2. Variables
1>>> y = 3.14
2>>> y
33.14
4>> > a = " bo njou r "
5>>> a
6'bonjour '
7>>> b = 'salut '
8>>> b
9'salut '
10 >>> c = """ girafe """
11 >>> c
12 'girafe '
13 >>> d = '''lion '''
14 >>> d
15 'lion '
Remarque
Python reconnaît certains types de variable automatiquement (entier, float). Par contre, pour une chaîne de caractères, il
faut l’entourer de guillemets (doubles, simples, voire trois guillemets successifs doubles ou simples) afin d’indiquer à Python
le début et la fin de la chaîne de caractères.
Dans l’interpréteur, l’affichage direct du contenu d’une chaîne de caractères se fait avec des guillemets simples, quel que
soit le type de guillemets utilisé pour définir la chaîne de caractères.
En Python, comme dans la plupart des langages de programmation, c’est le point qui est utilisé comme séparateur décimal.
Ainsi, 3.14 est un nombre reconnu comme un float en Python alors que ce n’est pas le cas de 3,14.
2.3 Nommage
Le nom des variables en Python peut être constitué de lettres minuscules (aàz), de lettres majuscules (AàZ), de nombres
(0à9) ou du caractère souligné (_). Vous ne pouvez pas utiliser d’espace dans un nom de variable.
Par ailleurs, un nom de variable ne doit pas débuter par un chiffre et il n’est pas recommandé de le faire débuter par le
caractère _(sauf cas très particuliers).
De plus, il faut absolument éviter d’utiliser un mot « réservé » par Python comme nom de variable (par exemple : print,
range,for,from, etc.).
Enfin, Python est sensible à la casse, ce qui signifie que les variables TesT,test et TEST sont différentes.
2.4 Écriture scientifique
On peut écrire des nombres très grands ou très petits avec des puissances de 10 en utilisant le symbole e:
1>>> 1 e6
21000000.0
3>> > 3.12e -3
40.00312
On appelle cela écriture ou notation scientifique. On pourra noter deux choses importantes :
—1e6 ou 3.12e-3 n’implique pas l’utilisation du nombre exponentiel emais signifie 1 ×106ou 3.12 ×10−3respecti-
vement;
— Même si on ne met que des entiers à gauche et à droite du symbole e(comme dans 1e6), Python génère systématique-
ment un float.
Enfin, vous avez sans doute constaté qu’il est parfois pénible d’écrire des nombres composés de beaucoup de chiffres, par
exemple le nombre d’Avogradro 6.02214076 ×1023 ou le nombre d’humains sur Terre (au 26 août 2020) 7807568245. Pour
s’y retrouver, Python autorise l’utilisation du caractère « souligné » (ou underscore)_pour séparer des groupes de chiffres.
Par exemple :
1>>> avoga dro_number = 6.022 _140_76e 23
2>>> print ( avoga dro_n umber )
36.0 22 14 07 6 e +23
4>> > human s_on_ earth = 7 _807 _568_ 245
5>>> print ( human s_on_ earth )
67807568245
Dans ces exemples, le caractère _est utilisé pour séparer des groupes de 3 chiffres mais on peut faire ce qu’on veut :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 15
Chapitre 2. Variables 2.5. Opérations
1>> > print (7 _80 _7568 _24_5 )
27807568245
2.5 Opérations
2.5.1 Opérations sur les types numériques
Les quatre opérations arithmétiques de base se font de manière simple sur les types numériques (nombres entiers et floats) :
1>>> x = 45
2>>> x + 2
347
4>>> x - 2
543
6>>> x * 3
7135
8>>> y = 2.5
9>>> x - y
10 42.5
11 >>> (x * 10) + y
12 452.5
Remarquez toutefois que si vous mélangez les types entiers et floats, le résultat est renvoyé comme un float (car ce type
est plus général). Par ailleurs, l’utilisation de parenthèses permet de gérer les priorités.
L’opérateur /effectue une division. Contrairement aux opérateurs +,-et *, celui-ci renvoie systématiquement un float :
1>>> 3 / 4
20.75
3>>> 2.5 / 2
41.25
L’opérateur puissance utilise les symboles ** :
1>>> 2**3
28
3>>> 2**4
416
Pour obtenir le quotient et le reste d’une division entière (voir ici 2pour un petit rappel sur la division entière), on utilise
respectivement les symboles // et modulo %:
1>>> 5 // 4
21
3>>> 5 % 4
41
5>>> 8 // 4
62
7>>> 8 % 4
80
Les symboles +,-,*,/,**,// et %sont appelés opérateurs, car ils réalisent des opérations sur les variables.
Enfin, il existe des opérateurs « combinés » qui effectue une opération et une affectation en une seule étape :
1>>> i = 0
2>>> i = i + 1
3>>> i
41
5>>> i += 1
6>>> i
72
8>>> i += 2
9>>> i
10 4
L’opérateur += effectue une addition puis affecte le résultat à la même variable. Cette opération s’appelle une « incrémen-
tation ».
Les opérateurs -=,*= et /= se comportent de manière similaire pour la soustraction, la multiplication et la division.
2.5.2 Opérations sur les chaînes de caractères
Pour les chaînes de caractères, deux opérations sont possibles, l’addition et la multiplication :
2. https://fr.wikipedia.org/wiki/Division_euclidienne
16 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
2.6. La fonction type() Chapitre 2. Variables
1>> > cha ine = " Sa lut "
2>>> chaine
3'Salut '
4>>> chaine + " Python"
5'Salut Python '
6>>> chaine * 3
7'SalutSalutSalut '
L’opérateur d’addition +concatène (assemble) deux chaînes de caractères.
L’opérateur de multiplication *entre un nombre entier et une chaîne de caractères duplique (répète) plusieurs fois une
chaîne de caractères.
Attention
Vous observez que les opérateurs +et *se comportent différemment s’il s’agit d’entiers ou de chaînes de caractères : 2
+ 2 est une addition alors que "2" + "2" est une concaténation. On appelle ce comportement redéfinition des opérateurs.
Nous serons amenés à revoir cette notion dans le chapitre 19 Avoir la classe avec les objets.
2.5.3 Opérations illicites
Attention à ne pas faire d’opération illicite car vous obtiendriez un message d’erreur :
1>> > " tot o " * 1. 3
2Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
3File " < stdin >" , line 1, in <module >
4Typ eErr or : can 't mul ti pl y s eq ue nc e by non - int of type 'float '
5>> > " tot o " + 2
6Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
7File " < stdin >" , line 1, in <module >
8Typ eE rr or : c an o nly c on ca te na te st r ( no t " in t ") to s tr
Notez que Python vous donne des informations dans son message d’erreur. Dans le second exemple, il indique que vous
devez utiliser une variable de type str c’est-à-dire une chaîne de caractères et pas un int, c’est-à-dire un entier.
2.6 La fonction type()
Si vous ne vous souvenez plus du type d’une variable, utilisez la fonction type() qui vous le rappellera.
1>>> x = 2
2>> > type (x)
3<class 'int '>
4>>> y = 2.0
5>> > type (y)
6<class 'float '>
7>>> z = '2'
8>> > type (z)
9<class 'str '>
Nous verrons plus tard ce que signifie le mot class.
Attention
Pour Python, la valeur 2(nombre entier) est différente de 2.0 (float) et est aussi différente de '2'(chaîne de caractères).
2.7 Conversion de types
En programmation, on est souvent amené à convertir les types, c’est-à-dire passer d’un type numérique à une chaîne
de caractères ou vice-versa. En Python, rien de plus simple avec les fonctions int(),float() et str(). Pour vous en
convaincre, regardez ces exemples :
1>>> i = 3
2>> > st r (i )
3'3'
4>>> i = '456 '
5>> > in t (i )
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 17
Chapitre 2. Variables 2.8. Note sur la division de deux nombres entiers
6456
7>> > float ( i)
8456.0
9>>> i = '3.1416'
10 >> > float ( i)
11 3.1416
On verra au chapitre 7 Fichiers que ces conversions sont essentielles. En effet, lorsqu’on lit ou écrit des nombres dans un
fichier, ils sont considérés comme du texte, donc des chaînes de caractères.
Toute conversion d’une variable d’un type en un autre est appelé casting en anglais, il se peut que vous croisiez ce terme
si vous consultez d’autres ressources.
2.8 Note sur la division de deux nombres entiers
Notez bien qu’en Python 3, la division de deux nombres entiers renvoie par défaut un float :
1>>> x = 3 / 4
2>>> x
30.75
4>> > type (x)
5<class 'float '>
Remarque
Ceci n’était pas le cas en Python 2. Pour en savoir plus sur ce point, vous pouvez consulter le chapitre 21 Remarques
complémentaires.
2.9 Note sur le vocabulaire et la syntaxe
Nous avons vu dans ce chapitre la notion de variable qui est commune à tous les langages de programmation. Toutefois,
Python est un langage dit « orienté objet », il se peut que dans la suite du cours nous employions le mot objet pour désigner
une variable. Par exemple, « une variable de type entier » sera pour nous équivalent à « un objet de type entier ». Nous verrons
dans le chapitre 19 Avoir la classe avec les objets ce que le mot « objet » signifie réellement (tout comme le mot « classe »).
Par ailleurs, nous avons rencontré plusieurs fois des fonctions dans ce chapitre, notamment avec type(),int(),float()
et str(). Dans le chapitre 1 Introduction, nous avons également vu la fonction print(). On reconnaît qu’il s’agit d’une
fonction car son nom est suivi de parenthèses (par exemple, type()). En Python, la syntaxe générale est fonction().
Ce qui se trouve entre les parenthèses d’une fonction est appelé argument et c’est ce que l’on « passe » à la fonction.
Dans l’instruction type(2), c’est l’entier 2qui est l’argument passé à la fonction type(). Pour l’instant, on retiendra qu’une
fonction est une sorte de boîte à qui on passe un (ou plusieurs) argument(s), qui effectue une action et qui peut renvoyer un
résultat ou plus généralement un objet. Par exemple, la fonction type() renvoie le type de la variable qu’on lui a passé en
argument.
Si ces notions vous semblent obscures, ne vous inquiétez pas, au fur et à mesure que vous avancerez dans le cours, tout
deviendra limpide.
2.10 Minimum et maximum
Python propose les fonctions min() et max() qui renvoient respectivement le minimum et le maximum de plusieurs entiers
et / ou floats :
1>> > min (1 , -2 , 4)
2-2
3>>> pi = 3.14
4>>> e = 2.71
5>> > ma x (e , pi )
63.14
7>> > max (1 , 2.4 , -6)
82.4
Par rapport à la discussion de la rubrique précédente, min() et max() sont des exemples de fonction prenant plusieurs
arguments. En Python, quand une fonction prend plusieurs arguments, on doit les séparer par une virgule. min() et max()
prennent en argument autant d’entiers et de floats que l’on veut, mais il en faut au moins deux.
18 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
2.11. Exercices Chapitre 2. Variables
2.11 Exercices
Conseil : utilisez l’interpréteur Python pour les exercices suivants.
2.11.1 Nombres de Friedman
Les nombres de Friedman 3sont des nombres qui peuvent s’exprimer avec tous leurs chiffres dans une expression mathé-
matique.
Par exemple, 347 est un nombre de Friedman car il peut s’écrire sous la forme 4+73. De même pour 127 qui peut s’écire
sous la forme 27−1.
Déterminez si les expressions suivantes correspondent à des nombres de Friedman. Pour cela, vous les écrirez en Python
puis exécuterez le code correspondant.
— 7+36
—(3+4)3
— 36−5
—(1+28)×5
—(2+18)7
2.11.2 Prédire le résultat : opérations
Essayez de prédire le résultat de chacune des instructions suivantes, puis vérifiez-le dans l’interpréteur Python :
—(1+2)**3
—"Da" * 4
—"Da" + 3
—("Pa"+"La") * 2
—("Da"*4) / 2
—5/2
—5 // 2
—5%2
2.11.3 Prédire le résultat : opérations et conversions de types
Essayez de prédire le résultat de chacune des instructions suivantes, puis vérifiez-le dans l’interpréteur Python :
—str(4) * int("3")
—int("3") + float("3.2")
—str(3) * float("3.2")
—str(3/4) * 2
3. https://fr.wikipedia.org/wiki/Nombre_de_Friedman
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 19
Chapitre 3
Affichage
3.1 La fonction print()
Dans le chapitre 1, nous avons rencontré la fonction print() qui affiche une chaîne de caractères (le fameux "Hello
world!"). En fait, la fonction print() affiche l’argument qu’on lui passe entre parenthèses et un retour à ligne. Ce retour à
ligne supplémentaire est ajouté par défaut. Si toutefois, on ne veut pas afficher ce retour à la ligne, on peut utiliser l’argument
par « mot-clé » end :
1>>> print (" Hello world !")
2He llo w orl d !
3>>> print (" Hello world !" , end ="")
4He llo w orl d !> >>
Ligne 1. On a utilisé l’instruction print() classiquement en passant la chaîne de caractères "Hello world!" en argu-
ment.
Ligne 3. On a ajouté un second argument end="", en précisant le mot-clé end. Nous aborderons les arguments par mot-clé
dans le chapitre 9 Fonctions. Pour l’instant, dites-vous que cela modifie le comportement par défaut des fonctions.
Ligne 4. L’effet de l’argument end="" est que les trois chevrons >>> se retrouvent collés après la chaîne de caractères
"Hello world!".
Une autre manière de s’en rendre compte est d’utiliser deux fonctions print() à la suite. Dans la portion de code suivante,
le caractère « ;» sert à séparer plusieurs instructions Python sur une même ligne :
1>>> print (" Hello ") ; print (" Joe ")
2Hello
3Joe
4>>> print (" Hello ", end ="") ; print (" Joe ")
5HelloJoe
6>> > print (" Hello ", end =" ") ; print (" Joe ")
7Hello Joe
La fonction print() peut également afficher le contenu d’une variable quel que soit son type. Par exemple, pour un
entier :
1>>> var = 3
2>> > p rin t ( var )
33
Il est également possible d’afficher le contenu de plusieurs variables (quel que soit leur type) en les séparant par des
virgules :
1>>> x = 32
2>> > nom = " Jo hn "
3>>> print ( nom , "a " , x , " ans ")
4John a 32 ans
Python a écrit une phrase complète en remplaçant les variables xet nom par leur contenu. Vous remarquerez que pour
afficher plusieurs éléments de texte sur une seule ligne, nous avons utilisé le séparateur « ,» entre les différents éléments.
Python a également ajouté un espace à chaque fois que l’on utilisait le séparateur « ,». On peut modifier ce comportement en
passant à la fonction print() l’argument par mot-clé sep :
1>>> x = 32
2>> > nom = " Jo hn "
3>> > p rin t ( nom , " a", x , " an s ", sep = "")
20
3.2. Écriture formatée Chapitre 3. Affichage
4Johna32ans
5>> > p rin t ( nom , " a", x , " an s ", sep = " -")
6John -a -32 - ans
Pour afficher deux chaînes de caractères l’une à côté de l’autre, sans espace, on peut soit les concaténer, soit utiliser
l’argument par mot-clé sep avec une chaîne de caractères vide :
1>> > ani1 = " c hat "
2>> > an i2 = " souri s "
3>> > pri nt ( ani1 , an i2 )
4chat souris
5>> > pri nt ( an i1 + an i2 )
6chatsouris
7>> > print ( ani1 , ani2 , sep ="")
8chatsouris
3.2 Écriture formatée
3.2.1 Définitions
Que signifie « écriture formatée »?
Définition
L’écriture formatée est un mécanisme permettant d’afficher des variables avec un certain format, par exemple justifiées
à gauche ou à droite, ou encore avec un certain nombre de décimales pour les floats. L’écriture formatée est incontournable
lorsqu’on veut créer des fichiers organisés en « belles colonnes » comme par exemple les fichiers PDB (pour en savoir plus
sur ce format, reportez-vous à l’annexe A Quelques formats de données rencontrés en biologie).
Depuis la version 3.6, Python a introduit les f-strings pour mettre en place l’écriture formatée que nous allons décrire en
détail dans cette rubrique. Il existe d’autres manières pour formatter des chaînes de caractères qui étaient utilisées avant la
version 3.6, nous en avons mis un rappel bref dans la rubrique suivante. Toutefois, nous conseillons vivement l’utilisation des
f-strings si vous débutez l’apprentissage de Python.
Que signifie f-string?
Définition
f-string est le diminutif de formatted string literals. Mais encore? Dans le chapitre précédent, nous avons vu les chaînes
de caractères ou encore strings qui étaient représentées par un texte entouré de guillemets simples ou doubles. Par exemple :
1" Ce ci est une ch a î ne de car act è re s "
L’équivalent en f-string est tout simplement la même chaîne de caractères précédée du caractère fsans espace entre les
deux :
1f " Cec i es t u ne cha î ne de ca ra ct è res "
Ce caractère favant les guillemets va indiquer à Python qu’il s’agit d’une f-string permettant de mettre en place le
mécanisme de l’écriture formatée, contrairement à une string normale.
Nous expliquons plus en détail dans le chapitre 10 Plus sur les chaînes de caractères pourquoi on doit mettre ce fet le
mécanisme sous-jacent.
3.2.2 Prise en main des f-strings
Les f-strings permettent une meilleure organisation de l’affichage des variables. Reprenons l’exemple ci-dessus à propos
de notre ami John :
1>>> x = 32
2>> > nom = " Jo hn "
3>> > print (f "{ nom } a { x} ans ")
4John a 32 ans
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 21
Chapitre 3. Affichage 3.2. Écriture formatée
Il suffit de passer un nom de variable au sein de chaque couple d’accolades et Python les remplace par leur contenu!
Première remarque, la syntaxe apparait plus lisible que l’équivalent vu ci-avant print(nom, "a", x, "ans"). Bien sûr, il
ne faut pas omettre le favant le premier guillemet, sinon Python prendra cela pour une chaîne de caractères normale et ne
mettra pas en place ce mécanisme de remplacement :
1>> > p rin t ("{ nom } a { x} ans ")
2{ nom } a { x} ans
Remarque
Une variable est utilisable plus d’une fois pour une f-string donnée :
1>>> var = " to"
2>> > p rin t (f "{ va r } et { v ar } fo nt { var }{ va r }")
3to et to font toto
4>>>
Enfin, il est possible de mettre entre les accolades des valeurs numériques ou des chaînes de caractères :
1>> > print ( f"J 'affiche l'entier {10} et le float {3. 14}")
2J'affiche l'entier 10 et le float 3.14
3>> > print ( f"J 'affiche la chaine {'Python '}")
4J'affiche la chaine Python
Même si cela ne présente que peu d’intérêt pour l’instant, il s’agit d’une commande Python parfaitement valide. Nous
verrons des exemples plus pertinents par la suite. Cela fonctionne avec n’importe quel type de variable (entiers, chaînes de
caractères, floats, etc.). Attention toutefois pour les chaînes de caractères, utilisez des guillemets simples au sein des accolades
si vous définissez votre f-string avec des guillemets doubles.
3.2.3 Spécification de format
Les f-strings permettent de remplacer des variables au sein d’une chaîne de caractères. On peut également spécifier le
format de leur affichage.
Prenons un exemple. Imaginez maintenant que vous vouliez calculer, puis afficher, la proportion de GC d’un génome. La
proportion de GC s’obtient comme la somme des bases Guanine (G) et Cytosine (C) divisée par le nombre total de bases (A, T,
C, G) du génome considéré. Si on a, par exemple, 4500 bases G et 2575 bases C, pour un total de 14800 bases, vous pourriez
procéder comme suit (notez bien l’utilisation des parenthèses pour gérer les priorités des opérateurs) :
1>>> prop_GC = (4500 + 2575) / 14800
2>>> print (" La proportion de GC est ", prop_GC )
3La proport ion de GC est 0.4780 405405 40540 5
Le résultat obtenu présente trop de décimales (seize dans le cas présent). Pour écrire le résultat plus lisiblement, vous
pouvez spécifier dans les accolades {} le format qui vous intéresse. Dans le cas présent, vous voulez formater un float pour
l’afficher avec deux puis trois décimales :
1>>> print ( f " La propor tion de GC est {prop_GC :.2 f }")
2La proport ion de GC est 0.48
3>>> print ( f " La propor tion de GC est {prop_GC :.3 f }")
4La proport ion de GC est 0.478
Détaillons le contenu des accolades de la première ligne ({prop_GC:.2f}) :
— D’abord on a le nom de la variable à formatter, prop_GC, c’est indispensable avec les f-strings.
— Ensuite on rencontre les deux-points :, ceux-ci indiquent que ce qui suit va spécifier le format dans lequel on veut
afficher la variable prop_GC.
— À droite des deux-points on trouve .2f qui indique ce format : la lettre findique qu’on souhaite afficher la variable
sous forme d’un float, les caractères .2 indiquent la précision voulue, soit ici deux chiffres après la virgule.
Notez enfin que le formatage avec .xf (xétant un entier positif) renvoie un résultat arrondi.
Vous pouvez aussi formater des entiers avec la lettre d(ici dveut dire decimal integer) :
1>>> nb_G = 4500
2>> > pri nt ( f" Ce g é nome co ntie nt { n b_G : d} gua nine s ")
3Ce gé nome contient 4500 guanines
ou mettre plusieurs nombres dans une même chaîne de caractères.
22 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
3.2. Écriture formatée Chapitre 3. Affichage
1>>> nb_G = 4500
2>>> nb_C = 2575
3>> > pri nt ( f" Ce g é nome co ntie nt { n b_G : d} G et { nb_C :d} C , soit une prop de GC de { p rop_ GC :.2 f }")
4Ce gé nome contient 4500 G et 2575 C, soit une prop de GC de 0.48
5>>> perc_GC = prop_GC * 100
6>> > pri nt ( f" Ce g é nome co ntie nt { n b_G : d} G et { nb_C :d} C , soit un % GC de { per c_ GC :.2 f } %")
7Ce gé nome contient 4500 G et 2575 C , soit un % GC de 47.80 %
Enfin, il est possible de préciser sur combien de caractères vous voulez qu’un résultat soit écrit et comment se fait l’ali-
gnement (à gauche, à droite ou centré). Dans la portion de code suivante, le caractère ;sert de séparateur entre les instructions
sur une même ligne :
1>>> print (10) ; print (1000)
210
31000
4>> > p rin t (f "{10: >6 d }") ; prin t (f "{1 000 : > 6 d }")
510
61000
7>> > p rin t (f "{10: <6 d }") ; prin t (f "{1 000 : < 6 d }")
810
91000
10 >> > p rin t (f "{1 0: ^6 d }") ; pri nt ( f "{1 00 0: ^6 d } ")
11 10
12 1000
13 >> > print ( f "{10 :*^6 d }") ; print (f "{ 1000: *^6 d }")
14 **10**
15 *1000*
16 >> > pri nt (f "{10:0 >6 d }") ; p rint ( f "{10 00: 0 >6 d }")
17 000010
18 001000
Notez que >spécifie un alignement à droite, <spécifie un alignement à gauche et ˆspécifie un alignement centré. Il
est également possible d’indiquer le caractère qui servira de remplissage lors des alignements (l’espace est le caractère par
défaut).
Ce formatage est également possible sur des chaînes de caractères avec la lettre s(comme string) :
1>>> print (" atom HN ") ; print (" atom HDE1 ")
2atom HN
3atom HDE1
4>> > pri nt ( f" atom { 'HN ': >4 s }") ; p rint ( f " ato m { 'HDE1 ': >4 s }")
5atom HN
6atom HDE1
Vous voyez tout de suite l’énorme avantage de l’écriture formatée. Elle vous permet d’écrire en colonnes parfaitement
alignées. Nous verrons que ceci est très pratique si l’on veut écrire les coordonnées des atomes d’une molécule au format PDB
(pour en savoir plus sur ce format, reportez-vous à l’annexe A Quelques formats de données rencontrés en biologie).
Pour les floats, il est possible de combiner le nombre de caractères à afficher avec le nombre de décimales :
1>> > p rin t (f "{ p er c_GC :7. 3 f }")
247.804
3>> > p rint ( f "{ p er c_ GC :10 .3 f }")
447.804
L’instruction 7.3f signifie que l’on souhaite écrire un float avec 3 décimales et formaté sur 7 caractères (par défaut justifiés
à droite). L’instruction 10.3f fait la même chose sur 10 caractères. Remarquez que le séparateur décimal .compte pour un
caractère. De même, si on avait un nombre négatif, le signe -compterait aussi pour un caractère.
3.2.4 Autres détails sur les f-strings
Si on veut afficher des accolades littérales avec les f-strings, il faut les doubler pour échapper au formatage :
1>>> print (f" Accolades litt é rales {{}} ou {{ ou }} et pour le formatage {10}")
2Accolades litt é rales {} ou { ou } et pour le formatage 10
Une remarque importante, si on ne met pas de variable à formater entre les accolades dans une f-string, cela conduit à une
erreur :
1>>> print (f" ac colades sans variable {}")
2File " < stdin >" , line 1
3Syn taxEr ro r : f - st ring : emp ty exp ressi on not a llow ed
Enfin, il est important de bien comprendre qu’une f-string est indépendante de la fonction print(). Si on donne une
f-string à la fonction print(), Python évalue d’abord la f-string et c’est la chaîne de caractères qui en résulte qui est affichée
à l’écran. Tout comme dans l’instruction print(5*5), c’est d’abord la multiplication (5*5) qui est évaluée, puis son résultat
qui est affiché à l’écran. On peut s’en rendre compte de la manière suivante dans l’interpréteur :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 23
Chapitre 3. Affichage 3.3. Écriture scientifique
1>> > f "{ p erc_ GC :10 .3 f }"
2'47.804 '
3>> > t ype ( f "{ p er c_ GC : 10.3 f } ")
4<class 'str '>
Python considère le résultat de l’instruction f"{perc_GC:10.3f}" comme une chaîne de caractères et la fonction type()
nous le confirme.
3.2.5 Expressions dans les f-strings
Une fonctionnalité extrêmement puissante des f-strings est de supporter des expressions Python au sein des accolades.
Ainsi, il est possible d’y mettre directement une opération ou encore un appel à une fonction :
1>>> print ( f" Le ré sultat de 5 * 5 vaut {5 * 5}")
2Le r é sultat de 5 * 5 vaut 25
3>> > print ( f"Ré sult at d 'une opé ration avec des floats : {(4.1 * 6.7)}")
4Résultat d'une op é ration avec des fl oats : 2 7.4 7
5>> > p ri nt ( f "Le m in im um es t { mi n (1 , -2 , 4)} ")
6Le minimum est -2
7>>> entier = 2
8>> > pri nt ( f" Le type de { e nti er } est { ty pe ( ent ier )}")
9Le type de 2 est <class 'int '>
Nous aurons l’occasion de revenir sur cette fonctionnalité au fur et à mesure de ce cours.
Les possibilités offertes par les f-strings sont nombreuses. Pour vous y retrouver dans les différentes options de formatage,
nous vous conseillons de consulter ce mémo 1(en anglais).
3.3 Écriture scientifique
Pour les nombres très grands ou très petits, l’écriture formatée permet d’afficher un nombre en notation scientifique (sous
forme de puissance de 10) avec la lettre e:
1>> > p rin t (f "{1 _0 00 _0 00_ 00 0 : e }")
21.0 00 00 0 e +09
3>> > p rin t (f "{0 .0 00 _000 _0 01 : e }")
41.0 00 00 0 e -09
Il est également possible de définir le nombre de chiffres après la virgule. Dans l’exemple ci-dessous, on affiche un nombre
avec aucun, 3 et 6 chiffres après la virgule :
1>>> avoga dro_number = 6.022 _140_76e 23
2>> > p rin t (f "{ a vog ad ro_ num be r :.0 e }" )
36 e +23
4>> > p rin t (f "{ a vog ad ro_ num be r :.3 e }" )
56. 022 e +23
6>> > p rin t (f "{ a vog ad ro_ num be r :.6 e }" )
76.0 22 14 1 e +23
3.4 Ancienne méthode de formatage des chaînes de caractères
Conseil : Pour les débutants, tout ce qui est écrit dans cette rubrique n’est pas à retenir.
Dans les premières versions de Python jusqu’à la 2.6, il fallait utiliser l’opérateur %, puis de la version 2.7 jusqu’à la 3.5 il
était plutôt conseillé d’utiliser la méthode .format() (voir la rubrique suivante pour la définition du mot « méthode »). Même
si les f-strings sont devenues la manière conseillée pour mettre en place l’écriture formatée, ces deux anciennes manières, sont
encore pleinement compatibles avec les versions modernes de Python.
Même si elle fonctionne encore, la première manière avec l’opérateur %est maintenant clairement déconseillée pour un
certain nombre de raisons 2. Néanmoins, nous rappelons ci-dessous son fonctionnement, car il se peut que vous tombiez dessus
dans d’anciens livres ou si vous lisez de vieux programmes Python.
La deuxième manière avec la méthode .format() est encore largement utilisée et reste tout à fait valide. Elle est clai-
rement plus puissante et évite un certain nombre de désagréments par rapport à l’opérateur %. Vous la croiserez sans doute
très fréquemment dans des programmes et ouvrages récents. Heureusement elle a un fonctionnement relativement proche des
f-strings, donc vous ne serez pas totalement perdus!
Enfin, nous indiquons à la fin de cette rubrique nos conseils sur quelle méthode utiliser.
1. https://fstring.help/cheat/
2. https://docs.python.org/fr/3/library/stdtypes.html?highlight=sprintf#printf-style-string-formatting
24 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
3.4. Ancienne méthode de formatage des chaînes de caractères Chapitre 3. Affichage
3.4.1 L’opérateur %
On a vu avec les entiers que l’opérateur %ou modulo renvoyait le reste d’une division entière. Cet opérateur existe aussi
pour les chaînes de caractères mais il met en place l’écriture formatée. En voici un exemple :
1>>> x = 32
2>> > nom = " Jo hn "
3>>> print ("% s a %d ans " % ( nom , x ))
4John a 32 ans
5>>> nb_G = 4500
6>>> nb_C = 2575
7>>> prop_GC = ( nb_G + nb_C )/14800
8>>> print (" On a %d G et %d C -> prop GC = %.2f" % (nb_G , nb_C , prop_GC ))
9On a 4500 G et 2575 C -> prop GC = 0.48
La syntaxe est légèrement différente. Le symbole %est d’abord appelé dans la chaîne de caractères (dans l’exemple ci-
dessus %d,%d et %.2f) pour :
— Désigner l’endroit où sera placée la variable dans la chaîne de caractères.
— Préciser le type de variable à formater, dpour un entier (ifonctionne également) ou fpour un float.
— Éventuellement pour indiquer le format voulu. Ici .2 signifie une précision de deux décimales.
Le signe %est rappelé une seconde fois (% (nb_G, nb_C, prop_GC)) pour indiquer les variables à formater.
3.4.2 La méthode .format()
Depuis la version 2.7 de Python, la méthode .format() (voir la rubrique suivante pour la définition d’une méthode) a
apporté une nette amélioration pour mettre en place l’écriture formatée. Celle-ci fonctionne de la manière suivante :
1>>> x = 32
2>> > nom = " Jo hn "
3>> > print ("{} a {} ans ". f ormat ( nom , x ))
4John a 32 ans
5>>> nb_G = 4500
6>>> nb_C = 2575
7>>> prop_GC = ( nb_G + nb_C )/14800
8>>> print (" On a {} G et {} C -> prop GC = {:.2 f }". format ( nb_G , nb_C , prop_GC ))
9On a 4500 G et 2575 C -> prop GC = 0.48
— Dans la chaîne de caractères, les accolades vides {} précisent l’endroit où le contenu de la variable doit être inséré.
— Juste après la chaîne de caractères, l’instruction .format(nom, x) fournit la liste des variables à insérer, d’abord la
variable nom puis la variable x.
— On peut éventuellement préciser le formatage en mettant un caractère deux-points :puis par exemple ici .2f qui
signifie 2 chiffres après la virgule.
— La méthode .format() agit sur la chaîne de caractères à laquelle elle est attachée par le point.
Tout ce que nous avons vu avec les f-strings sur la manière de formatter l’affichage d’une variable (après les :au sein
des accolades) est identique avec la méthode .format(). Par exemple {:.2f},{:0>6d},{:.6e}, etc., fonctionneront de la
même manière. La différence notable est qu’on ne met pas directement le nom de la variable au sein des accolades. Comme
pour l’opérateur %, c’est l’emplacement dans les arguments passés à la méthode .format() qui dicte quelle variable doit
être remplacée. Par exemple, dans "{} {} {}".format(bidule, machin, truc), les premières accolades remplaceront
la variable bidule, les deuxièmes la variable machin, les troisièmes la variable truc.
Le formattage avec la méthode .format() se rapproche de la syntaxe des f-strings (accolades, deux-points), mais présente
l’inconvénient – comme avec l’opérateur %– de devoir mettre la liste des variables tout à la fin, alourdissant ainsi la syntaxe.
En effet, dans l’exemple avec la proportion de GC, la ligne équivalente avec une f-string apparait tout de même plus simple à
lire :
1>>> print ( f" On a {nb_G } G et { nb_C } C -> prop GC = { prop_GC :.2 f }")
2On a 4500 G et 2575 C -> prop GC = 0.48
Conseil
Pour conclure, ces deux anciennes façons de formater une chaîne de caractères avec l’opérateur %ou la méthode .format()
vous sont présentées à titre d’information. La première avec l’opérateur %est clairement déconseillée. La deuxième avec la
méthode .format() est encore tout à fait valable. Si vous débutez Python, nous vous conseillons fortement d’apprendre et
d’utiliser les f-strings. C’est ce que vous rencontrerez dans la suite de ce cours. Si vous connaissez déjà Python et que vous
utilisez la méthode .format(), nous vous conseillons de passer aux f-strings. Depuis que nous les avons découvertes, aucun
retour n’est envisageable pour nous tant elles sont puissantes et plus claires à utiliser !
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 25
Chapitre 3. Affichage 3.5. Note sur le vocabulaire et la syntaxe
Enfin, si vous souhaitez aller plus loin, voici deux articles (en anglais) très bien faits sur le site RealPython : sur l’écriture
formatée 3et sur les f-strings 4
3.5 Note sur le vocabulaire et la syntaxe
Revenons quelques instants sur la notion de méthode abordée dans ce chapitre avec .format(). En Python, on peut
considérer chaque variable comme un objet sur lequel on peut appliquer des méthodes. Une méthode est simplement une
fonction qui utilise et/ou agit sur l’objet lui-même, les deux étant connectés par un point. La syntaxe générale est de la forme
objet.méthode().
Dans l’exemple suivant :
1>> > " Joe a {} a ns ". f or mat ( 20)
2'Joe a 20 ans '
la méthode .format() est liée à "Joe a {} ans" qui est un objet de type chaîne de caractères. La méthode renvoie une
nouvelle chaîne de caractères avec le bon formatage (ici, 'Joe a 20 ans').
Nous aurons de nombreuses occasions de revoir cette notation objet.méthode().
3.6 Exercices
Conseil : utilisez l’interpréteur Python pour les exercices 2 à 5.
3.6.1 Affichage dans l’interpréteur et dans un programme
Ouvrez l’interpréteur Python et tapez l’instruction 1+1. Que se passe-t-il?
Écrivez la même chose dans un script test.py que vous allez créer avec un éditeur de texte. Exécutez ce script en
tapant python test.py dans un shell. Que se passe-t-il ? Pourquoi ? Faites en sorte d’afficher le résultat de l’addition 1+1 en
exécutant le script dans un shell.
3.6.2 Poly-A
Générez une chaîne de caractères représentant un brin d’ADN poly-A (c’est-à-dire qui ne contient que des bases A) de 20
bases de longueur, sans taper littéralement toutes les bases.
3.6.3 Poly-A et poly-GC
Sur le modèle de l’exercice précédent, générez en une ligne de code un brin d’ADN poly-A (AAAA. .. ) de 20 bases suivi
d’un poly-GC régulier (GCGCGC. . . ) de 40 bases.
3.6.4 Écriture formatée
En utilisant l’écriture formatée, affichez en une seule ligne les variables a,bet cdont les valeurs sont respectivement la
chaîne de caractères "salut", le nombre entier 102 et le float 10.318. La variable csera affichée avec 2 décimales.
3.6.5 Écriture formatée 2
Dans un script percGC.py, calculez un pourcentage de GC avec l’instruction suivante :
perc_GC = ((4500 + 2575)/14800)*100
Ensuite, affichez le contenu de la variable perc_GC à l’écran avec 0, 1, 2 puis 3 décimales sous forme arrondie en utilisant
l’écriture formatée et les f-strings. On souhaite que le programme affiche la sortie suivante :
3. https://realpython.com/python-string-formatting
4. https://realpython.com/python-f-strings/
26 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
3.6. Exercices Chapitre 3. Affichage
1Le p ourc enta ge de GC est 48 %
2Le pourcentage de GC est 47.8 %
3Le pourcentage de GC est 47.80 %
4Le pourcentage de GC est 47.804 %
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 27
Chapitre 4
Listes
4.1 Définition
Une liste est une structure de données qui contient une série de valeurs. Python autorise la construction de liste contenant
des valeurs de types différents (par exemple entier et chaîne de caractères), ce qui leur confère une grande flexibilité. Une liste
est déclarée par une série de valeurs (n’oubliez pas les guillemets, simples ou doubles, s’il s’agit de chaînes de caractères)
séparées par des virgules, et le tout encadré par des crochets. En voici quelques exemples :
1>> > animaux = [" g irafe ", " tigre " , " sing e ", " s our is "]
2>> > t ai ll es = [5 , 2.5 , 1 .75 , 0.1 5]
3>> > mixte = [" gir afe ", 5, " so uri s ", 0 .15 ]
4>>> animaux
5['girafe ','tigre ','singe ','souris ']
6>>> tailles
7[5 , 2.5 , 1. 75 , 0. 15 ]
8>>> mixte
9['girafe ', 5, 'souris ', 0.15]
Lorsque l’on affiche une liste, Python la restitue telle qu’elle a été saisie.
4.2 Utilisation
Un des gros avantages d’une liste est que vous pouvez appeler ses éléments par leur position. Ce numéro est appelé indice
(ou index) de la liste.
1li ste : [" g iraf e ", " t igr e ", " s ing e ", " s ouri s "]
2indice : 0 1 2 3
Soyez très attentif au fait que les indices d’une liste de néléments commencent à 0et se terminent à n-1. Voyez l’exemple
suivant :
1>> > animaux = [" g irafe ", " tigre " , " sing e ", " s our is "]
2>>> animaux [0]
3'girafe '
4>>> animaux [1]
5'tigre '
6>>> animaux [3]
7'souris '
Par conséquent, si on appelle l’élément d’indice 4 de notre liste, Python renverra un message d’erreur :
1>>> animaux [4]
2Traceb ack ( inn ermost last ):
3File " < stdin >" , line 1 , in ?
4Ind exEr ror : list index out of rang e
N’oubliez pas ceci ou vous risquez d’obtenir des bugs inattendus !
4.3 Opération sur les listes
Tout comme les chaînes de caractères, les listes supportent l’opérateur +de concaténation, ainsi que l’opérateur *pour la
duplication :
28
4.4. Indiçage négatif Chapitre 4. Listes
1>> > ani1 = [" g irafe ", " tigre "]
2>> > ani2 = [" sin ge ", " souri s "]
3>>> ani1 + ani2
4['girafe ','tigre ','singe ','souris ']
5>>> ani1 * 3
6['girafe ','tigre ','girafe ','tigre ','girafe ','tigre ']
L’opérateur +est très pratique pour concaténer deux listes.
Vous pouvez aussi utiliser la méthode .append() lorsque vous souhaitez ajouter un seul élément à la fin d’une liste.
Dans l’exemple suivant nous allons créer une liste vide :
1>>> a = []
2>>> a
3[]
puis lui ajouter deux éléments, l’un après l’autre, d’abord avec la concaténation :
1>>> a = a + [15]
2>>> a
3[15]
4>>> a = a + [ -5]
5>>> a
6[15 , -5]
puis avec la méthode .append() :
1>> > a . appe nd (13)
2>>> a
3[15 , -5 , 13]
4>> > a . ap pend ( -3)
5>>> a
6[15 , -5, 13 , -3]
Dans l’exemple ci-dessus, nous ajoutons des éléments à une liste en utilisant l’opérateur de concaténation +ou la méthode
.append(). Nous vous conseillons dans ce cas précis d’utiliser la méthode .append() dont la syntaxe est plus élégante.
Nous reverrons en détail la méthode .append() dans le chapitre 11 Plus sur les listes.
4.4 Indiçage négatif
La liste peut également être indexée avec des nombres négatifs selon le modèle suivant :
1li ste : [" giraf e ", " ti gre " , " si nge " , " souri s "]
2indice positif : 0 1 2 3
3indice né gatif : -4 -3 -2 -1
ou encore :
1liste : [" A " , " B", "C", "D", "E", "F "]
2indice positif : 0 1 2 3 4 5
3indice né gatif : -6 -5 -4 -3 -2 -1
Les indices négatifs reviennent à compter à partir de la fin. Leur principal avantage est que vous pouvez accéder au dernier
élément d’une liste à l’aide de l’indice -1 sans pour autant connaître la longueur de cette liste. L’avant-dernier élément a lui
l’indice -2, l’avant-avant dernier l’indice -3, etc.
1>> > animaux = [" g irafe ", " tigre " , " sing e ", " s our is "]
2>> > animaux [ -1]
3'souris '
4>> > animaux [ -2]
5'singe '
Pour accéder au premier élément de la liste avec un indice négatif, il faut par contre connaître le bon indice :
1>> > animaux [ -4]
2'girafe '
Dans ce cas, on utilise plutôt animaux[0].
4.5 Tranches
Un autre avantage des listes est la possibilité de sélectionner une partie d’une liste en utilisant un indiçage construit sur le
modèle [m:n+1] pour récupérer tous les éléments, du émième au énième (de l’élément minclus à l’élément n+1 exclu). On
dit alors qu’on récupère une tranche de la liste, par exemple :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 29
Chapitre 4. Listes 4.6. Fonction len()
1>> > animaux = [" g irafe ", " tigre " , " sing e ", " s our is "]
2>>> animaux [0:2]
3['girafe ','tigre ']
4>>> animaux [0:3]
5['girafe ','tigre ','singe ']
6>>> animaux [0:]
7['girafe ','tigre ','singe ','souris ']
8>>> animaux [:]
9['girafe ','tigre ','singe ','souris ']
10 >>> animaux [1:]
11 ['tigre ','singe ','souris ']
12 >>> animaux [1: -1]
13 ['tigre ','singe ']
Notez que lorsqu’aucun indice n’est indiqué à gauche ou à droite du symbole deux-points, Python prend par défaut tous
les éléments depuis le début ou tous les éléments jusqu’à la fin respectivement.
On peut aussi préciser le pas en ajoutant un symbole deux-points supplémentaire et en indiquant le pas par un entier.
1>> > animaux = [" g irafe ", " tigre " , " sing e ", " s our is "]
2>>> animaux[0:3:2]
3['girafe ','singe ']
4>>> x = [0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 , 8 , 9]
5>>> x
6[0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
7>> > x [ ::1 ]
8[0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
9>> > x [ ::2 ]
10 [0 , 2, 4, 6, 8]
11 >> > x [ ::3 ]
12 [0 , 3 , 6 , 9]
13 >>> x[1:6:3]
14 [1 , 4]
Finalement, on se rend compte que l’accès au contenu d’une liste fonctionne sur le modèle liste[début:fin:pas].
4.6 Fonction len()
L’instruction len() vous permet de connaître la longueur d’une liste, c’est-à-dire le nombre d’éléments que contient la
liste. Voici un exemple d’utilisation :
1>> > animaux = [" g irafe ", " tigre " , " sing e ", " s our is "]
2>> > le n ( an im aux )
34
4>>> len ([1 , 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
58
4.7 Les fonctions range() et list()
L’instruction range() est une fonction spéciale en Python qui génère des nombres entiers compris dans un intervalle.
Lorsqu’elle est utilisée en combinaison avec la fonction list(), on obtient une liste d’entiers. Par exemple :
1>> > list ( ra nge (10))
2[0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
La commande list(range(10)) a généré une liste contenant tous les nombres entiers de 0 inclus à 10 exclu. Nous
verrons l’utilisation de la fonction range() toute seule dans le chapitre 5 Boucles et comparaisons.
Dans l’exemple ci-dessus, la fonction range() a pris un argument, mais elle peut également prendre deux ou trois argu-
ments, voyez plutôt :
1>> > l ist ( r an ge (0 , 5 ))
2[0 , 1, 2, 3, 4]
3>> > list ( ra nge (15 , 2 0))
4[15 , 16 , 17 , 18 , 19]
5>> > l ist ( r an ge (0 , 1 000 , 200 ))
6[0 , 200 , 400 , 600 , 800]
7>> > l ist ( r an ge (2 , -2 , -1))
8[2 , 1 , 0 , -1]
30 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
4.8. Listes de listes Chapitre 4. Listes
L’instruction range() fonctionne sur le modèle range([début,] fin[, pas]). Les arguments entre crochets sont
optionnels. Pour obtenir une liste de nombres entiers, il faut l’utiliser systématiquement avec la fonction list().
Enfin, prenez garde aux arguments optionnels par défaut (0pour début et 1pour pas) :
1>> > list ( ra nge (10 , 0))
2[]
Ici la liste est vide car Python a pris la valeur du pas par défaut qui est de 1. Ainsi, si on commence à 10 et qu’on avance par
pas de 1, on ne pourra jamais atteindre 0. Python génère ainsi une liste vide. Pour éviter ça, il faudrait, par exemple, préciser
un pas de -1 pour obtenir une liste d’entiers décroissants :
1>> > list ( range (10 ,0 , -1))
2[10 , 9 , 8 , 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
4.8 Listes de listes
Pour finir, sachez qu’il est tout à fait possible de construire des listes de listes. Cette fonctionnalité peut parfois être très
pratique. Par exemple :
1>> > enc los1 = [" g ira fe ", 4]
2>> > e nclo s2 = [" t igr e ", 2]
3>> > e nclo s3 = [" s ing e ", 5]
4>> > zo o = [ en clos1 , encl os2 , e nc los3 ]
5>>> zoo
6[[ 'girafe ', 4] , [ 'tigre ', 2] , [ 'singe ', 5]]
Dans cet exemple, chaque sous-liste contient une catégorie d’animal et le nombre d’animaux pour chaque catégorie.
Pour accéder à un élément de la liste, on utilise l’indiçage habituel :
1>>> zoo [1]
2['tigre ', 2]
Pour accéder à un élément de la sous-liste, on utilise un double indiçage :
1>>> zoo[1][0]
2'tigre '
3>>> zoo[1][1]
42
On verra un peu plus loin qu’il existe en Python des dictionnaires qui sont également très pratiques pour stocker de
l’information structurée. On verra aussi qu’il existe un module nommé NumPy qui permet de créer des listes ou des tableaux
de nombres (vecteurs et matrices) et de les manipuler.
4.9 Minimum, maximum et somme d’une liste
Les fonctions min(),max() et sum() renvoient respectivement le minimum, le maximum et la somme d’une liste passée
en argument.
1>> > lis te = list ( rang e (10 ))
2>>> liste
3[0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
4>> > su m ( list e )
545
6>> > mi n ( list e )
70
8>> > ma x ( list e )
99
Même si en théorie ces fonctions peuvent prendre en argument une liste de strings, on les utilisera la plupart du temps
avec des types numériques (liste d’entiers et / ou de floats).
Nous avions déjà croisé min(),max() dans le chapitre 2 Variables. On avait vu que ces deux fonctions pouvaient prendre
plusieurs arguments entiers et / ou floats, par exemple :
1>> > min (3 , 4)
23
Attention toutefois à ne pas mélanger entiers et floats d’une part avec une liste d’autre part, car cela renvoie une erreur :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 31
Chapitre 4. Listes 4.10. Exercices
1>> > min ( li ste , 3 , 4)
2Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
3File " < stdin >" , line 1, in <module >
4Typ eErr or : '<'not supported between instance s of 'int 'and 'list '
Soit on passe plusieurs entiers et / ou floats en argument, soit on passe une liste unique.
4.10 Exercices
Conseil : utilisez l’interpréteur Python.
4.10.1 Jours de la semaine
Constituez une liste semaine contenant les 7 jours de la semaine.
1. À partir de cette liste, comment récupérez-vous seulement les 5 premiers jours de la semaine d’une part, et ceux du
week-end d’autre part? Utilisez pour cela l’indiçage.
2. Cherchez un autre moyen pour arriver au même résultat (en utilisant un autre indiçage).
3. Trouvez deux manières pour accéder au dernier jour de la semaine.
4. Inversez les jours de la semaine en une commande.
4.10.2 Saisons
Créez 4 listes hiver,printemps,ete et automne contenant les mois correspondants à ces saisons. Créez ensuite une
liste saisons contenant les listes hiver,printemps,ete et automne. Prévoyez ce que renvoient les instructions suivantes,
puis vérifiez-le dans l’interpréteur :
1. saisons[2]
2. saisons[1][0]
3. saisons[1:2]
4. saisons[:][1]. Comment expliquez-vous ce dernier résultat?
4.10.3 Table de multiplication par 9
Affichez la table de multiplication par 9 en une seule commande avec les instructions range() et list().
4.10.4 Nombres pairs
Répondez à la question suivante en une seule commande. Combien y a-t-il de nombres pairs dans l’intervalle [2, 10000]
inclus?
32 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
Chapitre 5
Boucles et comparaisons
5.1 Boucles for
5.1.1 Principe
En programmation, on est souvent amené à répéter plusieurs fois une instruction. Incontournables à tout langage de pro-
grammation, les boucles vont nous aider à réaliser cette tâche répétitive de manière compacte et efficace.
Imaginez par exemple que vous souhaitiez afficher les éléments d’une liste les uns après les autres. Dans l’état actuel de
vos connaissances, il faudrait taper quelque chose du style :
1animaux = [" g irafe ", " ti gre ", " si nge " , " so uris "]
2pr int ( a nimaux [0])
3pr int ( a nimaux [1])
4pr int ( a nimaux [2])
5pr int ( a nimaux [3])
Si votre liste ne contient que 4 éléments, ceci est encore faisable mais imaginez qu’elle en contienne 100 voire 1000! Pour
remédier à cela, il faut utiliser les boucles. Regardez l’exemple suivant :
1>> > animaux = [" g irafe ", " tigre " , " sing e ", " s our is "]
2>> > for animal in an imaux :
3... pr int ( a nimal )
4...
5girafe
6tigre
7singe
8souris
Commentons en détails ce qu’il s’est passé dans cet exemple :
La variable animal est appelée variable d’itération, elle prend successivement les différentes valeurs de la liste animaux
à chaque itération de la boucle. On verra un peu plus loin dans ce chapitre que l’on peut choisir le nom que l’on veut pour
cette variable. Celle-ci est créée par Python la première fois que la ligne contenant le for est exécutée (si elle existait déjà son
contenu serait écrasé). Une fois la boucle terminée, cette variable d’itération animal n’est pas détruite et conserve la dernière
valeur de la liste animaux (ici la chaîne de caractères "souris").
Notez bien les types des variables utilisées ici :
—animaux est une liste sur laquelle on itère,
—animal est une chaîne de caractères car chaque élément de la liste animaux est une chaîne de caractères.
Nous verrons plus loin que la variable d’itération peut être de n’importe quel type selon la liste parcourue. En Python, une
boucle itère toujours sur un objet dit séquentiel (c’est-à-dire un objet constitué d’autres objets) tel qu’une liste. Nous verrons
aussi plus tard d’autres objets séquentiels sur lesquels on peut itérer dans une boucle.
D’ores et déjà, prêtez attention au caractère deux-points «:» à la fin de la ligne débutant par for. Cela signifie que la
boucle for attend un bloc d’instructions, en l’occurrence toutes les instructions que Python répétera à chaque itération de la
boucle. On appelle ce bloc d’instructions le corps de la boucle. Comment indique-t-on à Python où ce bloc commence et se
termine? Cela est signalé uniquement par l’indentation, c’est-à-dire le décalage vers la droite de la (ou des) ligne(s) du bloc
d’instructions.
Remarque
33
Chapitre 5. Boucles et comparaisons 5.1. Boucles for
Les notions de bloc d’instruction et d’indentations ont été introduites dans le chapitre 1 Introduction.
Dans l’exemple suivant, le corps de la boucle contient deux instructions (ligne 2 et ligne 3) car elles sont indentées par
rapport à la ligne débutant par for :
1for a nim al in animaux :
2pr int ( a nimal )
3pr int ( a nima l *2)
4print (" C'est fini ")
La ligne 4 ne fait pas partie du corps de la boucle car elle est au même niveau que le for (c’est-à-dire non indentée par
rapport au for). Notez également que chaque instruction du corps de la boucle doit être indentée de la même manière (ici 4
espaces).
Remarque
Outre une meilleure lisibilité, les deux-points et l’indentation sont formellement requis en Python. Même si on peut in-
denter comme on veut (plusieurs espaces ou plusieurs tabulations, mais pas une combinaison des deux), les développeurs
recommandent l’utilisation de quatre espaces. Vous pouvez consulter à ce sujet le chapitre 15 Bonnes pratiques de program-
mation en Python.
Faites en sorte de configurer votre éditeur de texte favori de façon à écrire quatre espaces lorsque vous tapez sur la touche
Tab (tabulation).
Si on oublie l’indentation, Python renvoie un message d’erreur :
1>> > for animal in an imaux :
2... pri nt ( an imal )
3File " < stdin >" , line 2
4pr int ( a nimal )
5^
6Ind entationErr or : expected an indented block
Dans les exemples ci-dessus, nous avons exécuté une boucle en itérant directement sur une liste. Une tranche d’une liste
étant elle même une liste, on peut également itérer dessus :
1>> > animaux = [" g irafe ", " tigre " , " sing e ", " s our is "]
2>>> for animal in animaux [1:3]:
3... pr int ( a nimal )
4...
5tigre
6singe
On a vu que les boucles for pouvaient utiliser une liste contenant des chaînes de caractères, mais elles peuvent tout aussi
bien utiliser des listes contenant des entiers (ou n’importe quel type de variable).
1>> > for i i n [1 , 2 , 3 ]:
2... pr int ( i)
3...
41
52
63
5.1.2 Fonction range()
Python possède la fonction range() que nous avons rencontrée précédemment dans le chapitre 4 sur les Listes et qui est
aussi bien commode pour faire une boucle sur une liste d’entiers de manière automatique :
1>>> for i in range (4):
2... pr int ( i)
3...
40
51
62
73
Dans cet exemple, nous pouvons faire plusieurs remarques importantes :
Contrairement à la création de liste avec list(range(4)), la fonction range() peut être utilisée telle quelle dans une
boucle. Il n’est pas nécessaire de taper for i in list(range(4)): même si cela fonctionnerait également.
Comment cela est-ce possible? Et bien range() est une fonction qui a été spécialement conçue pour cela 1, c’est-à-
1. https://docs.python.org/fr/3/library/stdtypes.html#typesseq-range
34 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
5.1. Boucles for Chapitre 5. Boucles et comparaisons
dire que l’on peut itérer directement dessus. Pour Python, il s’agit d’un nouveau type, par exemple dans l’instruction x =
range(3) la variable xest de type range (tout comme on avait les types int,float,str ou list) à utiliser spécialement avec les
boucles.
L’instruction list(range(4)) se contente de transformer un objet de type range en un objet de type list. Si vous vous
souvenez bien, il s’agit d’une fonction de casting, qui convertit un type en un autre (voir chapitre 2 Variables). Il n’y au-
cun intérêt à utiliser dans une boucle la construction for i in list(range(4)):. C’est même contre-productif. En effet,
range() se contente de stocker l’entier actuel, le pas pour passer à l’entier suivant, et le dernier entier à parcourir, ce qui re-
vient à stocker seulement 3 nombres entiers et ce quelle que soit la longueur de la séquence, même avec un range(1000000).
Si on utilisait list(range(1000000)), Python construirait d’abord une liste de 1 million d’éléments dans la mémoire puis
itérerait dessus, d’où une énorme perte de temps!
5.1.3 Nommage de la variable d’itération
Dans l’exemple précédent, nous avons choisi le nom ipour la variable d’itération. Ceci est une habitude en informatique et
indique en général qu’il s’agit d’un entier (le nom ivient sans doute du mot indice ou index en anglais). Nous vous conseillons
de suivre cette convention afin d’éviter les confusions, si vous itérez sur les indices vous pouvez appeler la variable d’itération
i(par exemple dans for i in range(4):).
Si, par contre, vous itérez sur une liste comportant des chaînes de caractères, utilisez un nom explicite pour la variable
d’itération. Par exemple :
for prenom in ["Joe", "Bill", "John"]:
ou
for proportion in [0.12, 0.53, 0.07, 0.28]:
5.1.4 Itération sur les indices ou les éléments
Revenons à notre liste animaux. Nous allons maintenant parcourir cette liste, mais cette fois par une itération sur ses
indices :
1>> > animaux = [" g irafe ", " tigre " , " sing e ", " s our is "]
2>>> for i in range (4):
3... pr int ( animaux [ i])
4...
5girafe
6tigre
7singe
8souris
La variable iprendra les valeurs successives 0, 1, 2 et 3 et on accèdera à chaque élément de la liste animaux par son
indice (i.e. animaux[i]). Notez à nouveau le nom ide la variable d’itération car on itère sur les indices.
Quand utiliser l’une ou l’autre des 2 méthodes? La plus efficace est celle qui réalise les itérations directement sur les
éléments :
1>> > animaux = [" g irafe ", " tigre " , " sing e ", " s our is "]
2>> > for animal in an imaux :
3... pr int ( a nimal )
4...
5girafe
6tigre
7singe
8souris
Toutefois, il se peut qu’au cours d’une boucle vous ayez besoin des indices, auquel cas vous devrez itérer sur les indices :
1>> > animaux = [" g irafe ", " tigre " , " sing e ", " s our is "]
2>> > fo r i in r ange ( l en ( ani ma ux ) ):
3... pr int ( f"L 'an imal { i} est un (e ) { anim aux [i ]}")
4...
5L'animal 0 est un(e) girafe
6L'animal 1 est un(e) tigre
7L'animal 2 est un(e) singe
8L'animal 3 est un(e) souris
Python possède toutefois la fonction enumerate() qui vous permet d’itérer sur les indices et les éléments eux-mêmes.
1>> > animaux = [" g irafe ", " tigre " , " sing e ", " s our is "]
2>> > for i , animal in enumer ate ( animaux ):
3... pr int ( f"L 'an imal { i} est un ( e) { a nim al }")
4...
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 35
Chapitre 5. Boucles et comparaisons 5.2. Comparaisons
5L'animal 0 est un(e) girafe
6L'animal 1 est un(e) tigre
7L'animal 2 est un(e) singe
8L'animal 3 est un(e) souris
5.2 Comparaisons
Avant de passer à une autre sorte de boucles (les boucles while), nous abordons tout de suite les comparaisons. Celles-ci
seront reprises dans le chapitre 6 sur les Tests.
Python est capable d’effectuer toute une série de comparaisons entre le contenu de deux variables, telles que :
Syntaxe Python Signification
== égal à
!= différent de
>strictement supérieur à
>= supérieur ou égal à
<strictement inférieur à
<= inférieur ou égal à
Observez les exemples suivants avec des nombres entiers.
1>>> x = 5
2>>> x == 5
3True
4>>> x > 10
5False
6>>> x < 10
7True
Python renvoie la valeur True si la comparaison est vraie et False si elle est fausse. True et False sont des booléens (un
nouveau type de variable).
Faites bien attention à ne pas confondre l’opérateur d’affectation =qui affecte une valeur à une variable et l’opérateur
de comparaison == qui compare les valeurs de deux variables.
Vous pouvez également effectuer des comparaisons sur des chaînes de caractères.
1>> > ani mal = " ti gre "
2>> > a ni mal == " ti g "
3False
4>> > a ni mal != " ti g "
5True
6>> > ani mal == " tigre "
7True
Dans le cas des chaînes de caractères, a priori seuls les tests == et != ont un sens. En fait, on peut aussi utiliser les
opérateurs <,>,<= et >=. Dans ce cas, l’ordre alphabétique est pris en compte, par exemple :
1>>> " a " < "b"
2True
"a" est inférieur à "b" car le caractère aest situé avant le caractère bdans l’ordre alphabétique. En fait, c’est l’ordre
ASCII 2des caractères qui est pris en compte (à chaque caractère correspond un code numérique), on peut donc aussi comparer
des caractères spéciaux (comme #ou ~) entre eux. Enfin, on peut comparer des chaînes de caractères de plusieurs caractères :
1>> > " ali " < " alo "
2True
3>> > " abb " < " ada "
4True
Dans ce cas, Python compare les deux chaînes de caractères, caractère par caractère, de la gauche vers la droite (le premier
caractère avec le premier, le deuxième avec le deuxième, etc). Dès qu’un caractère est différent entre l’une et l’autre des deux
chaînes, il considère que la chaîne la plus petite est celle qui présente le caractère ayant le plus petit code ASCII (les caractères
suivants de la chaîne de caractères sont ignorés dans la comparaison), comme dans l’exemple "abb" < "ada" ci-dessus.
2. http://fr.wikipedia.org/wiki/American_Standard_Code_for_Information_Interchange
36 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
5.3. Boucles while Chapitre 5. Boucles et comparaisons
5.3 Boucles while
Une alternative à l’instruction for couramment utilisée en informatique est la boucle while. Avec ce type de boucle, une
série d’instructions est exécutée tant qu’une condition est vraie. Par exemple :
1>>> i = 1
2>>> while i <= 4:
3... pr int ( i)
4... i = i + 1
5...
61
72
83
94
Remarquez qu’il est encore une fois nécessaire d’indenter le bloc d’instructions correspondant au corps de la boucle (ici,
les instructions lignes 3 et 4).
Une boucle while nécessite généralement trois éléments pour fonctionner correctement :
1. Initialisation de la variable d’itération avant la boucle (ligne 1).
2. Test de la variable d’itération associée à l’instruction while (ligne 2).
3. Mise à jour de la variable d’itération dans le corps de la boucle (ligne 4).
Faites bien attention aux tests et à l’incrémentation que vous utilisez car une erreur mène souvent à des « boucles infinies
» qui ne s’arrêtent jamais. Vous pouvez néanmoins toujours stopper l’exécution d’un script Python à l’aide de la combinaison
de touches Ctrl-C (c’est-à-dire en pressant simultanément les touches Ctrl et C). Par exemple :
1i = 0
2while i < 10:
3pr int (" Le pyt hon c 'est cool !")
Ici, nous avons omis de mettre à jour la variable idans le corps de la boucle. Par conséquent, la boucle ne s’arrêtera jamais
(sauf en pressant Ctrl-C) puisque la condition i < 10 sera toujours vraie.
La boucle while combinée à la fonction input() peut s’avérer commode lorsqu’on souhaite demander à l’utilisateur une
valeur numérique. Par exemple :
1>>> i = 0
2>>> while i < 10:
3... reponse = input (" Entrez un entier sup é rieur à 10 : ")
4... i = int ( reponse )
5...
6Entrez un entier sup é rieur à 10 : 4
7Entrez un entier sup é rieur à 10 : -3
8Entrez un entier sup é rieur à 10 : 15
9>>> i
10 15
La fonction input() prend en argument un message (sous la forme d’une chaîne de caractères), demande à l’utilisateur
d’entrer une valeur et renvoie celle-ci sous forme d’une chaîne de caractères. Il faut ensuite convertir cette dernière en entier
(avec la fonction int() ligne 4).
5.4 Exercices
Conseil : pour ces exercices, créez des scripts puis exécutez-les dans un shell.
5.4.1 Boucles de base
Soit la liste ["vache", "souris", "levure", "bacterie"]. Affichez l’ensemble des éléments de cette liste (un
élément par ligne) de trois façons différentes (deux méthodes avec for et une avec while).
5.4.2 Boucle et jours de la semaine
Constituez une liste semaine contenant les 7 jours de la semaine.
Écrivez une série d’instructions affichant les jours de la semaine (en utilisant une boucle for), ainsi qu’une autre série
d’instructions affichant les jours du week-end (en utilisant une boucle while).
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 37
Chapitre 5. Boucles et comparaisons 5.4. Exercices
5.4.3 Nombres de 1 à 10 sur une ligne
Avec une boucle, affichez les nombres de 1 à 10 sur une seule ligne.
Conseil : n’hésitez pas à relire le début du chapitre 3 Affichage qui discute de la fonction print().
5.4.4 Nombres pairs et impairs
Soit impairs la liste de nombres [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21]. Écrivez un programme qui, à partir
de la liste impairs, construit une liste pairs dans laquelle tous les éléments de impairs sont incrémentés de 1.
5.4.5 Calcul de la moyenne
Voici les notes d’un étudiant [14, 9, 6, 8, 12]. Calculez la moyenne de ces notes. Utilisez l’écriture formatée pour
afficher la valeur de la moyenne avec deux décimales.
5.4.6 Produit de nombres consécutifs
Avez les fonctions list() et range(), créez la liste entiers contenant les nombres entiers pairs de 2 à 20 inclus.
Calculez ensuite le produit des nombres consécutifs deux à deux de entiers en utilisant une boucle. Exemple pour les
premières itérations :
18
224
348
4[...]
5.4.7 Triangle
Créez un script qui dessine un triangle comme celui-ci :
1*
2**
3***
4****
5*****
6******
7*******
8********
9*********
10 **********
5.4.8 Triangle inversé
Créez un script qui dessine un triangle comme celui-ci :
1**********
2*********
3********
4*******
5******
6*****
7****
8***
9**
10 *
5.4.9 Triangle gauche
Créez un script qui dessine un triangle comme celui-ci :
1*
2**
3***
4****
5*****
6******
7*******
8********
9*********
10 **********
38 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
5.4. Exercices Chapitre 5. Boucles et comparaisons
FIGURE 5.1 – Parcours d’une matrice.
5.4.10 Pyramide
Créez un script pyra.py qui dessine une pyramide comme celle-ci :
1*
2***
3*****
4*******
5*********
6***********
7*************
8***************
9*****************
10 *******************
Essayez de faire évoluer votre script pour dessiner la pyramide à partir d’un nombre arbitraire de lignes N. Vous pourrez
demander à l’utilisateur le nombre de lignes de la pyramide avec les instructions suivantes qui utilisent la fonction input() :
1reponse = input (" Entrez un nombre de lignes ( entier positif ): ")
2N = int ( repo nse )
5.4.11 Parcours de matrice
Imaginons que l’on souhaite parcourir tous les éléments d’une matrice carrée, c’est-à-dire d’une matrice qui est constituée
d’autant de lignes que de colonnes.
Créez un script qui parcourt chaque élément de la matrice et qui affiche le numéro de ligne et de colonne uniquement avec
des boucles for.
Pour une matrice de dimensions 2 ×2, le schéma de la figure 5.1 vous indique comment parcourir une telle matrice.
L’affichage attendu est :
1ligne colonne
21 1
31 2
42 1
52 2
Attention à bien respecter l’alignement des chiffres qui doit être justifié à droite sur 4 caractères. Testez avec une matrice
de dimensions 3 ×3, puis 5 ×5, et enfin 10 ×10.
Créez une seconde version de votre script, cette fois-ci avec deux boucles while.
5.4.12 Parcours de demi-matrice sans la diagonale (exercice ++)
En se basant sur le script précédent, on souhaite réaliser le parcours d’une demi-matrice carrée sans la diagonale. On peut
noter que cela produit tous les couples possibles une seule fois (1 et 2 est équivalent à 2 et 1), en excluant par ailleurs chaque
élément avec lui même (1 et 1, 2 et 2, etc). Pour mieux comprendre ce qui est demandé, la figure 5.2 indique les cases à
parcourir en gris :
Créez un script qui affiche le numéro de ligne et de colonne, puis la taille de la matrice N×Net le nombre total de cases
parcourues. Par exemple pour une matrice 4 ×4 (N=4) :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 39
Chapitre 5. Boucles et comparaisons 5.4. Exercices
FIGURE 5.2 – Demi-matrice sans la diagonale (en gris).
FIGURE 5.3 – Sauts de puce.
1ligne colonne
21 2
31 3
41 4
52 3
62 4
73 4
8Pour une matrice 4x4 , on a parcouru 6 cases
Testez votre script avec N=3, puis N=4 et enfin N=5.
Concevez une seconde version à partir du script précédent, où cette fois on n’affiche plus tous les couples possibles mais
simplement la valeur de N, et le nombre de cases parcourues. Affichez cela pour des valeurs de Nallant de 2 à 10.
Pouvez-vous trouver une formule générale reliant le nombre de cases parcourues à N?
5.4.13 Sauts de puce
On imagine une puce qui se déplace aléatoirement sur une ligne, en avant ou en arrière, par pas de 1 ou -1. Par exemple,
si elle est à l’emplacement 0, elle peut sauter à l’emplacement 1 ou -1; si elle est à l’emplacement 2, elle peut sauter à
l’emplacement 3 ou 1, etc.
Avec une boucle while, simuler le mouvement de cette puce de l’emplacement initial 0 à l’emplacement final 5 (voir le
schéma de la figure 5.3). Combien de sauts sont nécessaires pour réaliser ce parcours? Relancez plusieurs fois le programme.
Trouvez-vous le même nombre de sauts à chaque exécution?
Conseil : vous utiliserez l’instruction random.choice([-1,1]) qui renvoie au hasard les valeurs -1 ou 1 avec la même
probabilité. Avant d’utiliser cette instruction vous mettrez au tout début de votre script la ligne
import random
Nous reverrons la signification de cette syntaxe particulière dans le chapitre 8 Modules.
5.4.14 Suite de Fibonacci (exercice +++)
La suite de Fibonacci 3est une suite mathématique qui porte le nom de Leonardo Fibonacci, un mathématicien italien
du XIIIesiècle. Initialement, cette suite a été conçue pour décrire la croissance d’une population de lapins, mais elle peut
3. https://fr.wikipedia.org/wiki/Suite_de_Fibonacci
40 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
5.4. Exercices Chapitre 5. Boucles et comparaisons
également être utilisée pour décrire certains motifs géométriques retrouvés dans la nature (coquillages, fleurs de tournesol.. .).
Pour la suite de Fibonacci (xn), le terme au rang n(avec n>1) est la somme des nombres aux rangs n−1 et n−2 :
xn=xn−1+xn−2
Par définition, les deux premiers termes sont x0=0 et x1=1.
À titre d’exemple, les 10 premiers termes de la suite de Fibonacci sont donc 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21 et 34.
Créez un script qui construit une liste fibo avec les 15 premiers termes de la suite de Fibonacci puis l’affiche.
Améliorez ce script en affichant, pour chaque élément de la liste fibo avec n>1, le rapport entre l’élément de rang net
l’élément de rang n−1. Ce rapport tend-il vers une constante? Si oui, laquelle ?
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 41
Chapitre 6
Tests
6.1 Définition
Les tests sont un élément essentiel à tout langage informatique si on veut lui donner un peu de complexité car ils permettent
à l’ordinateur de prendre des décisions. Pour cela, Python utilise l’instruction if ainsi qu’une comparaison que nous avons
abordée au chapitre précédent. Voici un premier exemple :
1>>> x = 2
2>>> if x == 2:
3... print (" Le test est vrai !")
4...
5Le test est vrai !
et un second :
1>>> x = "souris"
2>>> if x == " tigre ":
3... print (" Le test est vrai !")
4...
Il y a plusieurs remarques à faire concernant ces deux exemples :
— Dans le premier exemple, le test étant vrai, l’instruction print("Le test est vrai !") est exécutée. Dans le
second exemple, le test est faux et rien n’est affiché.
— Les blocs d’instructions dans les tests doivent forcément être indentés comme pour les boucles for et while. L’inden-
tation indique la portée des instructions à exécuter si le test est vrai.
— Comme avec les boucles for et while, la ligne qui contient l’instruction if se termine par le caractère deux-points «
:».
6.2 Tests à plusieurs cas
Parfois, il est pratique de tester si la condition est vraie ou si elle est fausse dans une même instruction if. Plutôt que
d’utiliser deux instructions if, on peut se servir des instructions if et else :
1>>> x = 2
2>>> if x == 2:
3... print (" Le test est vrai !")
4... else :
5... print (" Le test est faux !")
6...
7Le test est vrai !
8>>> x = 3
9>>> if x == 2:
10 ... print (" Le test est vrai !")
11 ... else :
12 ... print (" Le test est faux !")
13 ...
14 Le test est faux !
On peut utiliser une série de tests dans la même instruction if, notamment pour tester plusieurs valeurs d’une même
variable.
42
6.4. Tests multiples Chapitre 6. Tests
Par exemple, on se propose de tirer au sort une base d’ADN puis d’afficher le nom de cette dernière. Dans le code suivant,
nous utilisons l’instruction random.choice(liste) qui renvoie un élément choisi au hasard dans une liste. L’instruction
import random sera vue plus tard dans le chapitre 8 Modules, admettez pour le moment qu’elle est nécessaire.
1>>> import random
2>>> base = random . choice ([" a", "t " , " c ", "g "])
3>>> if base == "a ":
4... print (" choix d 'une ad é nin e ")
5... elif base == "t":
6... print (" choix d 'une thymine ")
7... elif base == "c":
8... print (" choix d 'une cytosine ")
9... elif base == "g":
10 ... print (" choix d 'une guanine ")
11 ...
12 choix d 'une cytosine
Dans cet exemple, Python teste la première condition, puis, si et seulement si elle est fausse, teste la deuxième et ainsi de
suite. . . Le code correspondant à la première condition vérifiée est exécuté puis Python sort du bloc d’instructions du if.
6.3 Importance de l’indentation
De nouveau, faites bien attention à l’indentation! Vous devez être très rigoureux sur ce point. Pour vous en convaincre,
exécutez ces deux exemples de code :
Code 1
1nombres = [4, 5, 6]
2for nb in nom bres :
3if nb == 5:
4print (" Le test est vrai ")
5print (f" car la variable nb vaut {nb }")
Résultat :
1Le test est vrai
2car la variable nb vaut 5
Code 2
1nombres = [4, 5, 6]
2for nb in nom bres :
3if nb == 5:
4print (" Le test est vrai ")
5print (f" car la variable nb vaut {nb }")
Résultat :
1car la variable nb vaut 4
2Le test est vrai
3car la variable nb vaut 5
4car la variable nb vaut 6
Les deux codes pourtant très similaires produisent des résultats très différents. Si vous observez avec attention l’indentation
des instructions sur la ligne 5, vous remarquerez que dans le code 1, l’instruction est indentée deux fois, ce qui signifie qu’elle
appartient au bloc d’instructions du test if. Dans le code 2, l’instruction de la ligne 5 n’est indentée qu’une seule fois, ce
qui fait qu’elle n’appartient plus au bloc d’instructions du test if, d’où l’affichage de car la variable nb vaut xx pour
toutes les valeurs de nb.
6.4 Tests multiples
Les tests multiples permettent de tester plusieurs conditions en même temps en utilisant des opérateurs booléens. Les deux
opérateurs les plus couramment utilisés sont le OU et le ET. Voici un petit rappel sur le fonctionnement de l’opérateur OU :
Condition 1 Opérateur Condition 2 Résultat
Vrai OU Vrai Vrai
Vrai OU Faux Vrai
Faux OU Vrai Vrai
Faux OU Faux Faux
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 43
Chapitre 6. Tests 6.5. Instructions break et continue
et de l’opérateur ET :
Condition 1 Opérateur Condition 2 Résultat
Vrai ET Vrai Vrai
Vrai ET Faux Faux
Faux ET Vrai Faux
Faux ET Faux Faux
En Python, on utilise le mot réservé and pour l’opérateur ET et le mot réservé or pour l’opérateur OU. Respectez bien la
casse des opérateurs and et or qui, en Python, s’écrivent en minuscule. En voici un exemple d’utilisation :
1>>> x = 2
2>>> y = 2
3>>> if x == 2 and y == 2:
4... print (" le test est vrai ")
5...
6le test est vrai
Notez que le même résultat serait obtenu en utilisant deux instructions if imbriquées :
1>>> x = 2
2>>> y = 2
3>>> if x == 2:
4... if y == 2:
5... print (" le test est vrai ")
6...
7le test est vrai
Vous pouvez aussi tester directement l’effet de ces opérateurs à l’aide de True et False (attention à respecter la casse).
1>>> True or False
2True
Enfin, on peut utiliser l’opérateur logique de négation not qui inverse le résultat d’une condition :
1>>> not True
2False
3>>> not False
4True
5>> > not ( T rue and True )
6False
6.5 Instructions break et continue
Ces deux instructions permettent de modifier le comportement d’une boucle (for ou while) avec un test.
L’instruction break stoppe la boucle.
1>>> for i in range (5):
2... if i > 2:
3... break
4... pr int ( i)
5...
60
71
82
L’instruction continue saute à l’itération suivante, sans exécuter la suite du bloc d’instructions de la boucle.
1>>> for i in range (5):
2... if i == 2:
3... continue
4... pr int ( i)
5...
60
71
83
94
44 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
6.6. Tests de valeur sur des floats Chapitre 6. Tests
6.6 Tests de valeur sur des floats
Lorsque l’on souhaite tester la valeur d’une variable de type float, le premier réflexe serait d’utiliser l’opérateur d’égalité
comme :
1>>> 1/10 == 0.1
2True
Toutefois, nous vous le déconseillons formellement. Pourquoi? Python stocke les valeurs numériques des floats sous forme
de nombres flottants (d’où leur nom!), et cela mène à certaines limitations 1. Observez l’exemple suivant :
1>>> (3 - 2.7) == 0.3
2False
3>>> 3 - 2.7
40.2999999999999998
Nous voyons que le résultat de l’opération 3 - 2.7 n’est pas exactement 0.3 d’où le False en ligne 2.
En fait, ce problème ne vient pas de Python, mais plutôt de la manière dont un ordinateur traite les nombres flottants
(comme un rapport de nombres binaires). Ainsi certaines valeurs de float ne peuvent être qu’approchées. Une manière de s’en
rendre compte est d’utiliser l’écriture formatée en demandant l’affichage d’un grand nombre de décimales :
1>>> 0.3
20.3
3>> > f " {0.3 :.5 f}"
4'0.30000'
5>> > f "{0. 3:.6 0 f}"
6'0.299999999999999988897769753748434595763683319091796875000000'
7>> > f "{3 - 2 .7:. 60 f }"
8'0.299999999999999822364316059974953532218933105468750000000000'
On observe que lorsqu’on tape 0.3, Python affiche une valeur arrondie. En réalité, le nombre réel 0.3 ne peut être
qu’approché lorsqu’on le code en nombre flottant. Il est donc essentiel d’avoir cela en tête lorsque l’on effectue un test.
Conseil
Pour les raisons évoquées ci-dessus, il ne faut surtout pas tester si un float est égal à une certaine valeur. La bonne pratique
est de vérifier si un float est compris dans un intervalle avec une certaine précision. Si on appelle cette précision delta, on peut
procéder ainsi :
1>>> delta = 0.0001
2>>> var = 3.0 - 2.7
3>>> 0.3 - delta < var < 0.3 + delta
4True
5>> > ab s ( var - 0.3) < d el ta
6True
Ici on teste si var est compris dans l’intervalle 0.3±delta. Les deux méthodes mènent à un résultat strictement équivalent :
— La ligne 3 est intuitive car elle ressemble à un encadrement mathématique.
— La ligne 5 utilise la fonction valeur absolue abs() et est plus compacte.
6.7 Exercices
Conseil : pour ces exercices, créez des scripts puis exécutez-les dans un shell.
6.7.1 Jours de la semaine
Constituez une liste semaine contenant le nom des sept jours de la semaine.
En utilisant une boucle, écrivez chaque jour de la semaine ainsi que les messages suivants :
—Au travail s’il s’agit du lundi au jeudi ;
—Chouette c'est vendredi s’il s’agit du vendredi;
—Repos ce week-end s’il s’agit du samedi ou du dimanche.
Ces messages ne sont que des suggestions, vous pouvez laisser libre cours à votre imagination.
1. https://docs.python.org/fr/3/tutorial/floatingpoint.html
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 45
Chapitre 6. Tests 6.7. Exercices
6.7.2 Séquence complémentaire d’un brin d’ADN
La liste ci-dessous représente la séquence d’un brin d’ADN :
["A", "C", "G", "T", "T", "A", "G", "C", "T", "A", "A", "C", "G"]
Créez un script qui transforme cette séquence en sa séquence complémentaire.
Rappel : la séquence complémentaire s’obtient en remplaçant A par T, T par A, C par G et G par C.
6.7.3 Minimum d’une liste
La fonction min() de Python renvoie l’élément le plus petit d’une liste constituée de valeurs numériques ou de chaînes de
caractères. Sans utiliser cette fonction, créez un script qui détermine le plus petit élément de la liste [8, 4, 6, 1, 5].
6.7.4 Fréquence des acides aminés
La liste ci-dessous représente une séquence d’acides aminés :
["A", "R", "A", "W", "W", "A", "W", "A", "R", "W", "W", "R", "A", "G"]
Calculez la fréquence des acides aminés alanine (A), arginine (R), tryptophane (W) et glycine (G) dans cette séquence.
6.7.5 Notes et mention d’un étudiant
Voici les notes d’un étudiant : 14, 9, 13, 15 et 12. Créez un script qui affiche la note maximum (utilisez la fonction max()),
la note minimum (utilisez la fonction min()) et qui calcule la moyenne.
Affichez la valeur de la moyenne avec deux décimales. Affichez aussi la mention obtenue sachant que la mention est «
passable » si la moyenne est entre 10 inclus et 12 exclus, « assez bien » entre 12 inclus et 14 exclus et « bien » au-delà de 14.
6.7.6 Nombres pairs
Construisez une boucle qui parcourt les nombres de 0 à 20 et qui affiche les nombres pairs inférieurs ou égaux à 10 d’une
part, et les nombres impairs strictement supérieurs à 10 d’autre part.
Pour cet exercice, vous pourrez utiliser l’opérateur modulo %qui renvoie le reste de la division entière entre deux nombres
et dont voici quelques exemples d’utilisation :
1>>> 4 % 3
21
3>>> 5 % 3
42
5>>> 4 % 2
60
7>>> 5 % 2
81
9>>> 6 % 2
10 0
11 >>> 7 % 2
12 1
Vous remarquerez qu’un nombre est pair lorsque le reste de sa division entière par 2 est nul.
6.7.7 Conjecture de Syracuse (exercice +++)
La conjecture de Syracuse 2est une conjecture mathématique qui reste improuvée à ce jour et qui est définie de la manière
suivante.
Soit un entier positif n. Si nest pair, alors le diviser par 2. Si il est impair, alors le multiplier par 3 et lui ajouter 1. En
répétant cette procédure, la suite de nombres atteint la valeur 1 puis se prolonge indéfiniment par une suite de trois valeurs
triviales appelée cycle trivial.
Jusqu’à présent, la conjecture de Syracuse, selon laquelle depuis n’importe quel entier positif la suite de Syracuse atteint
1, n’a pas été mise en défaut.
Par exemple, les premiers éléments de la suite de Syracuse si on prend comme point de départ 10 sont : 10, 5, 16, 8, 4, 2,
1. . .
2. http://fr.wikipedia.org/wiki/Conjecture_de_Syracuse
46 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
6.7. Exercices Chapitre 6. Tests
Créez un script qui, partant d’un entier positif n(par exemple 10 ou 20), crée une liste des nombres de la suite de Syracuse.
Avec différents points de départ (c’est-à-dire avec différentes valeurs de n), la conjecture de Syracuse est-elle toujours vérifiée?
Quels sont les nombres qui constituent le cycle trivial ?
Remarque
1. Pour cet exercice, vous avez besoin de faire un nombre d’itérations inconnu pour que la suite de Syracuse atteigne
le chiffre 1 puis entame son cycle trivial. Vous pourrez tester votre algorithme avec un nombre arbitraire d’itérations,
typiquement 20 ou 100, suivant votre nombre nde départ.
2. Un nombre est pair lorsque le reste de sa division entière (opérateur modulo %) par 2 est nul.
6.7.8 Attribution de la structure secondaire des acides aminés d’une protéine (exercice +++)
Dans une protéine, les différents acides aminés sont liés entre eux par une liaison peptidique. Les angles phi et psi sont
deux angles mesurés autour de cette liaison peptidique. Leurs valeurs sont utiles pour définir la conformation spatiale (appelée
« structure secondaire ») adoptée par les acides aminés.
Par exemples, les angles phi et psi d’une conformation en « hélice alpha » parfaite ont une valeur de -57 degrés et -47
degrés respectivement. Bien sûr, il est très rare que l’on trouve ces valeurs parfaites dans une protéine, et il est habituel de
tolérer une déviation de ±30 degrés autour des valeurs idéales de ces angles.
Vous trouverez ci-dessous une liste de listes contenant les valeurs des angles phi et psi de 15 acides aminés de la protéine
1TFE 3:
1[[48.6 , 53.4] ,[ -124.9 , 156.7] ,[ -66.2 , -30.8] , \
2[ -58.8 , -43.1] ,[ -73.9 , -40.6] ,[ -53.7 , -37.5] , \
3[ -80.6 , -26.0] ,[ -68.5 , 135.0] ,[ -64.9 , -23.5] , \
4[ -66.9 , -45.5] ,[ -69.6 , -41.0] ,[ -62.7 , -37.5] , \
5[ -68.2 , -38.3] ,[ -61.2 , -49.1] ,[ -59.7 , -41.1]]
Pour le premier acide aminé, l’angle phi vaut 48.6 et l’angle psi 53.4. Pour le deuxième, l’angle phi vaut -124.9 et l’angle
psi 156.7, etc.
En utilisant cette liste, créez un script qui teste, pour chaque acide aminé, s’il est ou non en hélice et affiche les valeurs des
angles phi et psi et le message adapté est en hélice ou n’est pas en hélice.
Par exemple, pour les 3 premiers acides aminés :
1[48.6 , 53.4] n 'est pas en h é lice
2[ -124.9 , 156.7] n 'est pas en hé lice
3[ -66.2 , -30.8] est en hé lice
D’après vous, quelle est la structure secondaire majoritaire de ces 15 acides aminés?
Remarque
Pour en savoir plus sur le monde merveilleux des protéines, n’hésitez pas à consulter la page Wikipedia sur la structure
secondaire des protéines 4.
6.7.9 Détermination des nombres premiers inférieurs à 100 (exercice +++)
Voici un extrait de l’article sur les nombres premiers tiré de l’encyclopédie en ligne wikipédia 5.
Un nombre premier est un entier naturel qui admet exactement deux diviseurs distincts entiers et positifs (qui sont alors 1
et lui-même). Cette définition exclut 1, qui n’a qu’un seul diviseur entier positif. Par opposition, un nombre non nul produit
de deux nombres entiers différents de 1 est dit composé. Par exemple 6=2×3est composé, tout comme 21 =3×7, mais 11
est premier car 1 et 11 sont les seuls diviseurs de 11. Les nombres 0 et 1 ne sont ni premiers ni composés.
Déterminez les nombres premiers inférieurs à 100. Combien y a-t-il de nombres premiers entre 0 et 100? Pour vous aider,
nous vous proposons plusieurs méthodes.
3. https://www.rcsb.org/structure/1TFE
4. https://fr.wikipedia.org/wiki/Structure_des_prot%C3%A9ines#Angles_di%C3%A8dres_et_structure_secondaire
5. http://fr.wikipedia.org/wiki/Nombre_premier
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 47
Chapitre 6. Tests 6.7. Exercices
Méthode 1 (peu optimale mais assez intuitive)
Pour chaque nombre de 2 à 100, calculez le reste de la division entière (avec l’opérateur modulo %) depuis 1 jusqu’à
lui-même. Si c’est un nombre premier, il aura exactement deux nombres pour lesquels le reste de la division entière est égal à
0 (1 et lui-même). Si ce n’est pas un nombre premier, il aura plus de deux nombres pour lesquels le reste de la division entière
est égal à 0.
Méthode 2 (plus optimale et plus rapide, mais un peu plus compliquée)
Parcourez tous les nombres de 2 à 100 et vérifiez si ceux-ci sont composés, c’est-à-dire qu’ils sont le produit de deux
nombres premiers. Pratiquement, cela consiste à vérifier que le reste de la division entière (opérateur modulo %) entre le
nombre considéré et chaque nombre premier déterminé jusqu’à maintenant est nul. Le cas échéant, ce nombre n’est pas
premier. Attention, pour cette méthode, il faudra initialiser la liste de nombres premiers avec le premier nombre premier (donc
2!).
6.7.10 Recherche d’un nombre par dichotomie (exercice +++)
La recherche par dichotomie 6est une méthode qui consiste à diviser (en général en parties égales) un problème pour en
trouver la solution. À titre d’exemple, voici une discussion entre Pierre et Patrick dans laquelle Pierre essaie de deviner le
nombre (compris entre 1 et 100 inclus) auquel Patrick a pensé.
— [Patrick] « C’est bon, j’ai pensé à un nombre entre 1 et 100. »
— [Pierre] « OK, je vais essayer de le deviner. Est-ce que ton nombre est plus petit ou plus grand que 50? »
— [Patrick] « Plus grand. »
— [Pierre] « Est-ce que ton nombre est plus petit, plus grand ou égal à 75? »
— [Patrick] « Plus grand. »
— [Pierre] « Est-ce que ton nombre est plus petit, plus grand ou égal à 87? »
— [Patrick] « Plus petit. »
— [Pierre] « Est-ce que ton nombre est plus petit, plus grand ou égal à 81? »
— [Patrick] « Plus petit. »
— [Pierre] « Est-ce que ton nombre est plus petit, plus grand ou égal à 78? »
— [Patrick] « Plus grand. »
— [Pierre] « Est-ce que ton nombre est plus petit, plus grand ou égal à 79? »
— [Patrick] « Égal. C’est le nombre auquel j’avais pensé. Bravo! »
Pour arriver rapidement à deviner le nombre, l’astuce consiste à prendre à chaque fois la moitié de l’intervalle dans lequel
se trouve le nombre. Voici le détail des différentes étapes :
1. le nombre se trouve entre 1 et 100, on propose 50 (100 / 2).
2. le nombre se trouve entre 50 et 100, on propose 75 ( 50 + (100-50)/2 ).
3. le nombre se trouve entre 75 et 100, on propose 87 ( 75 + (100-75)/2 ).
4. le nombre se trouve entre 75 et 87, on propose 81 ( 75 + (87-75)/2 ).
5. le nombre se trouve entre 75 et 81, on propose 78 ( 75 + (81-75)/2 ).
6. le nombre se trouve entre 78 et 81, on propose 79 ( 78 + (81-78)/2 ).
Créez un script qui reproduit ce jeu de devinettes. Vous pensez à un nombre entre 1 et 100 et l’ordinateur essaie de le
deviner par dichotomie en vous posant des questions.
Votre programme utilisera la fonction input() pour interagir avec l’utilisateur. Voici un exemple de son fonctionnement :
1>>> lettre = input (" Entrez une lettre : ")
2Entrez une lettre : P
3>> > print ( lettre )
4P
Pour vous guider, voici ce que donnerait le programme avec la conversation précédente :
1Pensez à un nombre entre 1 et 100.
2Est - ce votre nombre est plus grand , plus petit ou égal à 50 ? [+/ -/=] +
3Est - ce votre nombre est plus grand , plus petit ou égal à 75 ? [+/ -/=] +
4Est - ce votre nombre est plus grand , plus petit ou égal à 87 ? [+/ -/=] -
5Est - ce votre nombre est plus grand , plus petit ou égal à 81 ? [+/ -/=] -
6. https://fr.wikipedia.org/wiki/Dichotomie
48 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
6.7. Exercices Chapitre 6. Tests
6Est - ce votre nombre est plus grand , plus petit ou égal à 78 ? [+/ -/=] +
7Est - ce votre nombre est plus grand , plus petit ou égal à 79 ? [+/ -/=] =
8J'ai trouv é en 6 questions !
Les caractères [+/-/=] indiquent à l’utilisateur comment il doit interagir avec l’ordinateur, c’est-à-dire entrer soit le
caractère +si le nombre choisi est plus grand que le nombre proposé par l’ordinateur, soit le caractère -si le nombre choisi
est plus petit que le nombre proposé par l’ordinateur, soit le caractère =si le nombre choisi est celui proposé par l’ordinateur
(en appuyant ensuite sur la touche Entrée).
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 49
Chapitre 7
Fichiers
7.1 Lecture dans un fichier
Une grande partie de l’information en biologie est stockée sous forme de texte dans des fichiers. Pour traiter cette infor-
mation, vous devez le plus souvent lire ou écrire dans un ou plusieurs fichiers. Python possède pour cela de nombreux outils
qui vous simplifient la vie.
7.1.1 Méthode .readlines()
Avant de passer à un exemple concret, créez un fichier dans un éditeur de texte que vous enregistrerez dans votre répertoire
courant avec le nom zoo.txt et le contenu suivant :
1girafe
2tigre
3singe
4souris
Ensuite, testez le code suivant dans l’interpréteur Python :
1>> > f ili n = o pen (" zo o . txt " , "r ")
2>>> filin
3< _io . T ex tI OW ra pp er name = 'zoo . txt 'mode='r'en coding ='UTF -8'>
4>> > filin . r eadl in es ()
5['girafe\n','t igr e \n ','singe \n ','souris\n']
6>> > filin . c los e ()
7>> > filin . r eadl in es ()
8Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
9File " < stdin >" , line 1, in <module >
10 Val ue Er ror : I /O op er atio n on close d file .
Il y a plusieurs commentaires à faire sur cet exemple :
Ligne 1. L’instruction open() ouvre le fichier zoo.txt. Ce fichier est ouvert en lecture seule, comme l’indique le se-
cond argument r(pour read) de la fonction open(). Remarquez que le fichier n’est pas encore lu, mais simplement ouvert
(un peu comme lorsqu’on ouvre un livre, mais qu’on ne l’a pas encore lu). Le curseur de lecture est prêt à lire le premier
caractère du fichier. L’instruction open("zoo.txt", "r") suppose que le fichier zoo.txt est dans le répertoire depuis
lequel l’interpréteur Python a été lancé. Si ce n’est pas le cas, il faut préciser le chemin d’accès au fichier. Par exemple,
/home/pierre/zoo.txt pour Linux ou Mac OS X ou C:\Users\pierre\zoo.txt pour Windows.
Ligne 2. Lorsqu’on affiche le contenu de la variable filin, on se rend compte que Python la considère comme un objet
de type fichier ouvert (ligne 3).
Ligne 4. Nous utilisons à nouveau la syntaxe objet.méthode() (présentée dans le chapitre 3 Affichage). Ici la méthode
.readlines() agit sur l’objet filin en déplaçant le curseur de lecture du début à la fin du fichier, puis elle renvoie une liste
contenant toutes les lignes du fichier (dans notre analogie avec un livre, ceci correspondrait à lire toutes les lignes du livre).
Ligne 6. Enfin, on applique la méthode .close() sur l’objet filin, ce qui, vous vous en doutez, ferme le fichier (ceci
correspondrait à fermer le livre). Vous remarquerez que la méthode .close() ne renvoie rien mais modifie l’état de l’objet
filin en fichier fermé. Ainsi, si on essaie de lire à nouveau les lignes du fichier, Python renvoie une erreur car il ne peut pas
lire un fichier fermé (lignes 7 à 10).
Voici maintenant un exemple complet de lecture d’un fichier avec Python.
50
7.1. Lecture dans un fichier Chapitre 7. Fichiers
1>> > f ili n = o pen (" zo o . txt " , "r ")
2>> > lig nes = filin . rea dl ines ()
3>>> lignes
4['girafe\n','t igr e \n ','singe \n ','souris\n']
5>> > for lig ne in lig nes :
6... pr int ( l ign e )
7...
8girafe
9
10 tigre
11
12 singe
13
14 souris
15
16 >> > filin . c los e ()
Vous voyez qu’en cinq lignes de code, vous avez lu, parcouru le fichier et affiché son contenu.
Remarque
— Chaque élément de la liste lignes est une chaîne de caractères. C’est en effet sous forme de chaînes de caractères que
Python lit le contenu d’un fichier.
— Chaque élément de la liste lignes se termine par le caractère \n. Ce caractère un peu particulier correspond au « saut
de ligne 1» qui permet de passer d’une ligne à la suivante. Ceci est codé par un caractère spécial que l’on représente par
\n. Vous pourrez parfois rencontrer également la notation octale \012. Dans la suite de cet ouvrage, nous emploierons
aussi l’expression « retour à la ligne » que nous trouvons plus intuitive.
— Par défaut, l’instruction print() affiche quelque chose puis revient à la ligne. Ce retour à la ligne dû à print() se
cumule alors avec celui de la fin de ligne (\n) de chaque ligne du fichier et donne l’impression qu’une ligne est sautée
à chaque fois.
Il existe en Python le mot-clé with qui permet d’ouvrir et de fermer un fichier de manière efficace. Si pour une raison ou
une autre l’ouverture ou la lecture du fichier conduit à une erreur, l’utilisation de with garantit la bonne fermeture du fichier,
ce qui n’est pas le cas dans le code précédent. Voici donc le même exemple avec with :
1>> > w ith op en (" zo o . txt " , 'r') as fili n :
2... ligne s = f ili n . readl ines ()
3... for ligne in lign es :
4... pr int ( l ign e )
5...
6girafe
7
8tigre
9
10 singe
11
12 souris
13
14 >>>
Remarque
— L’instruction with introduit un bloc d’indentation. C’est à l’intérieur de ce bloc que nous effectuons toutes les opéra-
tions sur le fichier.
— Une fois sorti du bloc d’indentation, Python fermera automatiquement le fichier. Vous n’avez donc plus besoin
d’utiliser la méthode .close().
7.1.2 Méthode .read()
Il existe d’autres méthodes que .readlines() pour lire (et manipuler) un fichier. Par exemple, la méthode .read() lit
tout le contenu d’un fichier et renvoie une chaîne de caractères unique.
1>> > w ith op en (" zo o . txt " , "r ") as f ili n :
2... fi lin . read ()
3...
1. https://fr.wikipedia.org/wiki/Saut_de_ligne
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 51
Chapitre 7. Fichiers 7.2. Écriture dans un fichier
4'gi rafe \ ntigre \ n singe \ ns ouri s \n '
5>>>
7.1.3 Méthode .readline()
La méthode .readline() (sans sà la fin) lit une ligne d’un fichier et la renvoie sous forme de chaîne de caractères. À
chaque nouvel appel de .readline(), la ligne suivante est renvoyée. Associée à la boucle while, cette méthode permet de
lire un fichier ligne par ligne.
1>> > w ith op en (" zo o . txt " , "r ") as f ili n :
2... ligne = filin . readline ()
3... while ligne != "":
4... pr int ( l ign e )
5... ligne = filin . readline ()
6...
7girafe
8
9tigre
10
11 singe
12
13 souris
14
15 >>>
7.1.4 Itérations directe sur le fichier
Python essaie de vous faciliter la vie au maximum. Voici un moyen à la fois simple et élégant de parcourir un fichier.
1>> > w ith op en (" zo o . txt " , "r ") as f ili n :
2... for ligne in filin :
3... pr int ( l ign e )
4...
5girafe
6
7tigre
8
9singe
10
11 souris
12
13 >>>
L’objet filin est « itérable », ainsi la boucle for va demander à Python d’aller lire le fichier ligne par ligne.
Conseil
Privilégiez cette méthode par la suite.
Remarque
Les méthodes abordées précédemment permettent d’accéder au contenu d’un fichier, soit ligne par ligne (méthode .readline()),
soit globalement en une seule chaîne de caractères (méthode .read()), soit globalement avec les lignes différenciées sous
forme d’une liste de chaînes de caractères (méthode .readlines()). Il est également possible en Python de se rendre à un
endroit particulier d’un fichier avec la méthode .seek() mais qui sort du cadre de cet ouvrage.
7.2 Écriture dans un fichier
Écrire dans un fichier est aussi simple que de le lire. Voyez l’exemple suivant :
1>> > animaux 2 = [" poisson " , " abeille ", " chat "]
2>> > w ith op en (" zoo2 . txt ", "w ") as f ilou t :
3... for ani mal in an imau x2 :
4... filou t . wri te ( an imal )
5...
67
77
84
52 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
7.3. Ouvrir deux fichiers avec l’instruction with Chapitre 7. Fichiers
Quelques commentaires sur cet exemple :
Ligne 1. Création d’une liste de chaînes de caractères animaux2.
Ligne 2. Ouverture du fichier zoo2.txt en mode écriture, avec le caractère wpour write. L’instruction with crée un bloc
d’instructions qui doit être indenté.
Ligne 3. Parcours de la liste animaux2 avec une boucle for.
Ligne 4. À chaque itération de la boucle, nous avons écrit chaque élément de la liste dans le fichier. La méthode .write()
s’applique sur l’objet filout. Notez qu’à chaque utilisation de la méthode .write(), celle-ci nous affiche le nombre d’octets
(équivalent au nombre de caractères) écrits dans le fichier (lignes 6 à 8). Ceci est valable uniquement dans l’interpréteur, si
vous créez un programme avec les mêmes lignes de code, ces valeurs ne s’afficheront pas à l’écran.
Si nous ouvrons le fichier zoo2.txt avec un éditeur de texte, voici ce que nous obtenons :
poissonabeillechat
Ce n’est pas exactement le résultat attendu car implicitement nous voulions le nom de chaque animal sur une ligne. Nous
avons oublié d’ajouter le caractère fin de ligne après chaque nom d’animal.
Pour ce faire, nous pouvons utiliser l’écriture formatée :
1>> > animaux 2 = [" poisson " , " abeille ", " chat "]
2>> > w ith op en (" zoo2 . txt ", "w ") as f ilou t :
3... for ani mal in an imau x2 :
4... filout . write (f "{ animal }\ n ")
5...
68
78
85
Ligne 4. L’écriture formatée vue au chapitre 3 Affichage permet d’ajouter un retour à la ligne (\n) après le nom de chaque
animal.
Lignes 6 à 8. Le nombre d’octets écrits dans le fichier est augmenté de 1 par rapport à l’exemple précédent car le caractère
retour à la ligne compte pour un seul octet.
Le contenu du fichier zoo2.txt est alors :
1poisson
2abeille
3chat
Vous voyez qu’il est extrêmement simple en Python de lire ou d’écrire dans un fichier.
7.3 Ouvrir deux fichiers avec l’instruction with
On peut avec l’instruction with ouvrir deux fichiers (ou plus) en même temps. Voyez l’exemple suivant :
1wi th open (" zo o . txt " , "r ") as fichier1 , o pen (" zoo2 . txt " , " w ") as f ic hier 2 :
2for ligne in fichie r1 :
3fic hier 2 . write ("* " + l ign e )
Si le fichier zoo.txt contient le texte suivant :
1souris
2girafe
3lion
4singe
alors le contenu de zoo2.txt sera :
1* souris
2* girafe
3* lion
4* singe
Dans cet exemple, with permet une notation très compacte en s’affranchissant de deux méthodes .close().
Si vous souhaitez aller plus loin, sachez que l’instruction with est plus générale et est utilisable dans d’autres contextes 2.
7.4 Note sur les retours à la ligne sous Unix et sous Windows
Conseil : si vous êtes débutant, vous pouvez sauter cette rubrique.
On a vu plus haut que le caractère spécial \n correspondait à un retour à la ligne. C’est le standard sous Unix (Mac OS X
et Linux).
2. https://docs.python.org/fr/3/reference/compound_stmts.html#the-with-statement
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 53
Chapitre 7. Fichiers 7.5. Importance des conversions de types avec les fichiers
Toutefois, Windows utilise deux caractères spéciaux pour le retour à la ligne : \r correspondant à un retour chariot (hérité
des machines à écrire) et \n comme sous Unix.
Si vous avez commencé à programmer en Python 2, vous aurez peut-être remarqué que selon les versions, la lecture de
fichier supprimait parfois les \r et d’autres fois les laissait. Heureusement, la fonction open() dans Python 3 3gère tout
ça automatiquement et renvoie uniquement des sauts de ligne sous forme d’un seul \n (même si le fichier a été conçu sous
Windows et qu’il contient initialement des \r).
7.5 Importance des conversions de types avec les fichiers
Vous avez sans doute remarqué que les méthodes qui lisent un fichier (par exemple .readlines()) vous renvoient sys-
tématiquement des chaînes de caractères. De même, pour écrire dans un fichier il faut fournir une chaîne de caractères à la
méthode .write().
Pour tenir compte de ces contraintes, il faudra utiliser les fonctions de conversions de types vues au chapitre 2 Variables :
int(),float() et str(). Ces fonctions de conversion sont essentielles lorsqu’on lit ou écrit des nombres dans un fichier.
En effet, les nombres dans un fichier sont considérés comme du texte, donc comme des chaînes de caractères, par la
méthode .readlines(). Par conséquent, il faut les convertir (en entier ou en float) si on veut effectuer des opérations
numériques avec.
7.6 Du respect des formats de données et de fichiers
Maintenant que vous savez lire et écrire des fichiers en Python, vous êtes capables de manipuler beaucoup d’information
en biologie. Prenez garde cependant aux formats de fichiers, c’est-à-dire à la manière dont est stockée l’information biologique
dans des fichiers. Nous vous renvoyons pour cela à l’annexe A Quelques formats de données rencontrés en biologie.
7.7 Exercices
Conseil : pour ces exercices, créez des scripts puis exécutez-les dans un shell.
7.7.1 Moyenne des notes
Le fichier notes.txt 4contient les notes obtenues par des étudiants pour le cours de Python. Chaque ligne du fichier ne
contient qu’une note.
Téléchargez le fichier notes.txt et enregistrez-le dans votre répertoire de travail. N’hésitez pas à l’ouvrir avec un éditeur
de texte pour voir à quoi il ressemble.
Créez un script Python qui lit chaque ligne de ce fichier, extrait les notes sous forme de float et les stocke dans une liste.
Terminez le script en calculant et affichant la moyenne des notes avec deux décimales.
7.7.2 Admis ou recalé
Le fichier notes.txt 5contient les notes obtenues par des étudiants pour le cours de Python. Chaque ligne du fichier ne
contient qu’une note.
Téléchargez le fichier notes.txt et enregistrez-le dans votre répertoire de travail. N’hésitez pas l’ouvrir avec un éditeur
de texte pour voir à quoi il ressemble.
Créez un script Python qui lit chaque ligne de ce fichier, extrait les notes sous forme de float et les stocke dans une liste.
Le script réécrira ensuite les notes dans le fichier notes2.txt avec une note par ligne suivie de « recalé » si la note est
inférieure à 10 et « admis » si la note est supérieure ou égale à 10. Toutes les notes seront écrites avec une décimale. À titre
d’exemple, voici les 3 premières lignes attendues pour le fichier notes2.txt :
113.5 admis
217.0 admis
39.5 rec al é
3. https://docs.python.org/fr/3/library/functions.html#open
4. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/notes.txt
5. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/notes.txt
54 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
7.7. Exercices Chapitre 7. Fichiers
FIGURE 7.1 – Point A sur le cercle de rayon r.
7.7.3 Spirale (exercice +++)
Créez un script spirale.py qui calcule les coordonnées cartésiennes d’une spirale à deux dimensions.
Les coordonnées cartésiennes xAet yAd’un point Asur un cercle de rayon rs’expriment en fonction de l’angle θreprésenté
sur la figure 7.1 comme :
xA=cos(θ)×r
yA=sin(θ)×r
Pour calculer les coordonnées cartésiennes qui décrivent la spirale, vous allez faire varier deux variables en même temps :
— l’angle θ, qui va prendre des valeurs de 0 à 4πradians par pas de 0.1, ce qui correspond à deux tours complets;
— le rayon du cercle r, qui va prendre comme valeur initiale 0.5 puis que vous allez incrémenter (c’est-à-dire augmenter)
par pas de 0.1.
Les fonctions trigonométriques sinus et cosinus sont disponibles dans le module math que vous découvrirez plus en détails
dans le chapitre 8 Modules. Pour les utiliser, vous ajouterez au début de votre script l’instruction :
import math
La fonction sinus sera math.sin() et la fonction cosinus math.cos(). Ces deux fonctions prennent comme argument
une valeur d’angle en radian. La constante mathématique πsera également accessible grâce à ce module via math.pi. Par
exemple :
1>> > m ath . sin (0)
20.0
3>> > math . sin ( math . pi /2)
41.0
5>> > math . cos ( math . pi )
6-1.0
Sauvegardez ensuite les coordonnées cartésiennes dans le fichier spirale.dat en respectant le format suivant :
— un couple de coordonnées (xAet yA) par ligne ;
— au moins un espace entre les deux coordonnées xAet yA;
— les coordonnées affichées sur 10 caractères avec 5 chiffres après la virgule.
Les premières lignes de spirale.dat devrait ressembler à :
10.50000 0.00000
20.59700 0.05990
30.68605 0.13907
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 55
Chapitre 7. Fichiers 7.7. Exercices
40.76427 0.23642
50.82895 0.35048
60.87758 0.47943
7[...] [...]
Une fois que vous avez généré le fichier spirale.dat, visualisez votre spirale avec le code suivant (que vous pouvez
recopier dans un autre script ou à la suite de votre script spirale.py) :
1im port m atplo tlib . pyplot as plt
2
3x = []
4y = []
5wi th open (" s pi ra le . dat " , "r ") as f_in :
6for line in f_in :
7co ords = line . sp lit ()
8x. ap pend ( float ( c oords [0] ))
9y. ap pend ( float ( c oords [1] ))
10
11 plt . figure ( figsize =(8 ,8))
12 mini = min (x+y) * 1.2
13 maxi = max (x+y) * 1.2
14 plt . xlim ( mini , ma xi )
15 plt . ylim ( mini , ma xi )
16 plt . plot (x , y )
17 plt . sav ef ig (" s pi ra le . p ng ")
Visualisez l’image spirale.png ainsi créée.
Remarque
Le module matplotlib est utilisé ici pour la visualisation de la spirale. Son utilisation est détaillée dans le chapitre 17
Quelques modules d’intérêt en bioinformatique.
Essayez de jouer sur les paramètres θet r, et leur pas d’incrémentation, pour construire de nouvelles spirales.
56 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
Chapitre 8
Modules
8.1 Définition
Les modules sont des programmes Python qui contiennent des fonctions que l’on est amené à réutiliser souvent (on les
appelle aussi bibliothèques ou libraries). Ce sont des « boîtes à outils » qui vont vous être très utiles.
Les développeurs de Python ont mis au point de nombreux modules qui effectuent une quantité phénoménale de tâches.
Pour cette raison, prenez toujours le réflexe de vérifier si une partie du code que vous souhaitez écrire n’existe pas déjà sous
forme de module.
La plupart de ces modules sont déjà installés dans les versions standards de Python. Vous pouvez accéder à une docu-
mentation exhaustive 1sur le site de Python. N’hésitez pas à explorer un peu ce site, la quantité de modules disponibles est
impressionnante (plus de 300).
8.2 Importation de modules
Dans les chapitres précédents, nous avons rencontré la notion de module plusieurs fois. Notamment lorsque nous avons
voulu tirer un nombre aléatoire :
1>>> import random
2>> > r an do m . r an di nt (0 , 1 0)
34
Regardons de plus près cet exemple :
— Ligne 1, l’instruction import donne accès à toutes les fonctions du module random 2.
— Ensuite, ligne 2, nous utilisons la fonction randint(0, 10) du module random. Cette fonction renvoie un nombre
entier tiré aléatoirement entre 0inclus et 10 inclus.
Nous avons également croisé le module math lors de l’exercice sur la spirale (voir chapitre 7 Fichiers). Ce module nous a
donné accès aux fonctions trigonométriques sinus et cosinus, et à la constante π:
1>>> import math
2>> > math . cos ( math . pi / 2)
36.1 232 33 995 73 676 6 e -17
4>> > math . sin ( math . pi / 2)
51.0
En résumé, l’utilisation de la syntaxe import module permet d’importer tout une série de fonctions organisées par «
thèmes ». Par exemple, les fonctions gérant les nombres aléatoires avec random et les fonctions mathématiques avec math.
Python possède de nombreux autres modules internes (c’est-à-dire présent de base lorsqu’on installe Python).
Remarque
Dans le chapitre 3 Affichage, nous avons introduit la syntaxe truc.bidule() avec truc étant un objet et .bidule() une
méthode. Nous vous avions expliqué qu’une méthode était une fonction un peu particulière :
— elle était liée à un objet par un point ;
— en général, elle agissait sur ou utilisait l’objet auquel elle était liée.
1. https://docs.python.org/fr/3/py-modindex.html
2. https://docs.python.org/fr/3/library/random.html#module-random
57
Chapitre 8. Modules 8.3. Obtenir de l’aide sur les modules importés
Par exemple, la méthode .format() (vue au chapitre 3) dans l’instruction "{}".format(3.14) utilise l’objet chaîne de
caractères "{}" (auquel elle est liée) pour finalement renvoyer une autre chaîne de caractères "3.14".
Avec les modules, nous rencontrons une syntaxe similaire. Par exemple, dans l’instruction math.cos(), on pourrait penser
que .cos() est aussi une méthode. En fait la documentation officielle de Python 3précise bien que dans ce cas .cos() est
une fonction. Dans cet ouvrage, nous utiliserons ainsi le mot fonction lorsqu’on évoquera des fonctions issues de modules.
Si cela vous parait encore ardu, ne vous inquiétez pas, c’est à force de pratiquer et de lire que vous vous approprierez le
vocabulaire. Ici, la syntaxe module.fonction() est là pour rappeler de quel module provient la fonction en un coup d’œil!
Il existe un autre moyen d’importer une ou plusieurs fonctions d’un module :
1>>> from random import randint
2>>> randint (0 ,10)
37
À l’aide du mot-clé from, on peut importer une fonction spécifique d’un module donné. Remarquez bien qu’il est inutile
de répéter le nom du module dans ce cas, seul le nom de la fonction en question est requis.
On peut également importer toutes les fonctions d’un module :
1>>> from random import *
2>>> randint (0 ,50)
346
4>>> uniform (0 ,2.5)
50.64943174760727951
L’instruction from random import * importe toutes les fonctions du module random. On peut ainsi utiliser toutes ses
fonctions directement, comme par exemple randint() et uniform() qui renvoie des nombres aléatoires entiers et floats.
Dans la pratique, plutôt que de charger toutes les fonctions d’un module en une seule fois :
1from random import *
nous vous conseillons de charger le module seul de la manière suivante :
1import random
puis d’appeler explicitement les fonctions voulues, par exemple :
1ra ndom . r andint (0 ,2)
Il est également possible de définir un alias (un nom plus court) pour un module :
1>>> import random as rand
2>> > r and . r an di nt (1 , 1 0)
36
4>> > r and . u ni fo rm (1 , 3)
52.643472616544236
Dans cet exemple, les fonctions du module random sont accessibles via l’alias rand.
Enfin, pour vider de la mémoire un module déjà chargé, on peut utiliser l’instruction del :
1>>> import random
2>> > ran dom . r andint (0 ,10)
32
4>>> del random
5>> > ran dom . r andint (0 ,10)
6Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
7File " < stdin >" , line 1 , in ?
8Nam eErr or : name 'random 'is not defined
On constate alors qu’un rappel (ligne 5) d’une fonction du module random après l’avoir vidé de la mémoire (ligne 4)
retourne un message d’erreur (lignes 6-8).
8.3 Obtenir de l’aide sur les modules importés
Pour obtenir de l’aide sur un module rien de plus simple, il suffit d’utiliser la commande help() :
1>>> import random
2>> > he lp ( rand om )
3[...]
Ce qui renvoie quelque chose du type :
3. https://docs.python.org/fr/3/tutorial/modules.html
58 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
8.3. Obtenir de l’aide sur les modules importés Chapitre 8. Modules
1Help on module random:
2
3NAME
4ra ndo m - Random v aria ble ge nerat ors .
5
6MODULE REFERENCE
7ht tps :// docs . py tho n .org /3.7/ li brary / rando m
8
9The fo llowing documentation is au tomatical ly generated from the Python
10 source files . It may be incomplete , incorrect or include fea tures that
11 are con sidered i mplementation detail and may vary between Python
12 imp lemen tatio ns . When in doubt , consult the module reference at the
13 loc atio n l isted abov e .
14
15 DESCRIPTION
16 integers
17 --------
18 uniform within range
19
20 sequences
21 ---------
22 pick random element
23 pick random sample
Remarque
— Pour vous déplacer dans l’aide, utilisez les flèches du haut et du bas pour parcourir les lignes les unes après les autres,
ou les touches page-up et page-down pour faire défiler l’aide page par page.
— Pour quitter l’aide, appuyez sur la touche Q.
— Pour chercher du texte, tapez le caractère /puis le texte que vous cherchez puis la touche Entrée. Par exemple, pour
chercher l’aide sur la fonction randint(), tapez /randint puis Entrée.
— Vous pouvez également obtenir de l’aide sur une fonction particulière d’un module de la manière suivante :
help(random.randint)
La commande help() est en fait une commande plus générale permettant d’avoir de l’aide sur n’importe quel objet chargé
en mémoire.
1>> > t = [1 , 2 , 3]
2>> > help (t)
3Help on list object :
4
5cl ass list ( obje ct )
6| list () -> new list
7| list ( sequ ence ) -> new list init ializ ed from sequence 's items
8|
9| Methods defined here:
10 |
11 | __add__ (...)
12 | x. __ add_ _ (y ) <== > x+y
13 |
14 ...
Enfin, pour connaître d’un seul coup d’œil toutes les méthodes ou variables associées à un objet, utilisez la fonction
dir() :
1>>> import random
2>> > dir ( random )
3['BPF ','LOG4 ','NV_MAGICCONST ','RECIP_BPF ','Random ','SG_MAGICCONST ',
4'SystemRandom ','TWOPI ','WichmannHill ','_BuiltinMethodType ','_MethodT
5ype ','__all__ ','__builtins__ ','__doc__ ','__file__ ','__name__ ','_ac
6os ','_ceil ','_cos ','_e ','_exp ','_hexlify ','_inst ','_log ','_pi ',
7'_random ','_sin ','_sqrt ','_test ','_test_generator ','_urandom ','_wa
8rn ','betavariate ','choice ','expovariate ','gammavariate ','gauss ','g
9etrandbits ','getstate ','jumpahead ','lognormvariate ','normalvariate ',
10 'paretovariate ','randint ','random ','randrange ','sample ','seed ','s
11 etstate ','shuffle ','uniform ','vonmisesvariate ','weibullvariate ']
12 >>>
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 59
Chapitre 8. Modules 8.4. Quelques modules courants
8.4 Quelques modules courants
Il existe une série de modules que vous serez probablement amenés à utiliser si vous programmez en Python. En voici une
liste non exhaustive. Pour la liste complète, reportez-vous à la page des modules 4sur le site de Python :
—math 5: fonctions et constantes mathématiques de base (sin, cos, exp, pi.. .).
—sys 6: interaction avec l’interpréteur Python, passage d’arguments (cf. plus bas).
—os 7: dialogue avec le système d’exploitation (cf. plus bas).
—random 8: génération de nombres aléatoires.
—time 9: accès à l’heure de l’ordinateur et aux fonctions gérant le temps.
—urllib 10 : récupération de données sur internet depuis Python.
—Tkinter 11 : interface python avec Tk. Création d’objets graphiques (cf. chapitre 20 Fenêtres graphiques et Tkinter).
—re 12 : gestion des expressions régulières (cf. chapitre 16 Expressions régulières et parsing*).
Nous vous conseillons d’aller explorer les pages de ces modules pour découvrir toutes leurs potentialités.
Vous verrez dans le chapitre 14 Création de module comment créer votre propre module lorsque vous souhaitez réutiliser
souvent vos propres fonctions.
Enfin, notez qu’il existe de nombreux autres modules externes qui ne sont pas installés de base dans Python mais qui
sont très utilisés en bioinformatique et en analyse de données. Citons-en quelques-uns : NumPy (manipulations de vecteurs
et de matrices, algèbre linéaire), Biopython (recherche dans les banques de données biologiques, manipulation de séquences
ou de structures de biomolécules), matplotlib (représentations graphiques : courbes, nuages de points, diagrammes en bâ-
tons. . . ), pandas (analyse de données). .. Ces modules vous serons présentés dans le chapitre 17 Quelques modules d’intérêt
en bioinformatique.
8.5 Module random : génération de nombres aléatoires
Comme indiqué précédemment le module random 13 contient des fonctions pour la génération de nombres aléatoires :
1>>> import random
2>> > r an do m . r an di nt (0 , 1 0)
34
4>> > r an do m . r an di nt (0 , 1 0)
510
6>> > r an do m . u ni fo rm (0 , 1 0)
76.574743184892878
8>> > r an do m . u ni fo rm (0 , 1 0)
91.1655547702189106
Le module random permet aussi de permuter aléatoirement des listes :
1>>> x = [1 , 2, 3, 4]
2>> > ran dom . s huffle (x)
3>>> x
4[2 , 3 , 1 , 4]
5>> > ran dom . s huffle (x)
6>>> x
7[4 , 2 , 1 , 3]
Mais aussi de tirer alétoirement un ou plusieurs éléments dans une liste donnée :
1>>> bases = [" A", "T" , " C " , " G "]
2>>> random.choice(bases)
3'A'
4>>> random.choice(bases)
5'G'
6>> > r an do m . c hoic es ( b ases , k =5)
7['G','A','A','T','G']
8>> > r an do m . c hoic es ( b ases , k =5)
4. https://docs.python.org/fr/3/py-modindex.html
5. https://docs.python.org/fr/3/library/math.html#module-math
6. https://docs.python.org/fr/3/library/sys.html#module-sys
7. https://docs.python.org/fr/3/library/os.html#module-os
8. https://docs.python.org/fr/3/library/random.html#module-random
9. https://docs.python.org/fr/3/library/time.html#module-time
10. https://docs.python.org/fr/3/library/urllib.html#module-urllib
11. https://docs.python.org/fr/3/library/tkinter.html#module-tkinter
12. https://docs.python.org/fr/3/library/re.html#module-re
13. https://docs.python.org/fr/3/library/random.html#module-random
60 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
8.6. Module sys : passage d’arguments Chapitre 8. Modules
9['A','T','A','A','C']
10 >> > r an do m . c hoic es ( b ases , k = 10)
11 ['C','T','T','T','G','A','C','A','G','G']
La fonction choice() tire aléatoirement un élément d’une liste alors que choices() (avec un sà la fin) réalise plusieurs
tirages aléatoires, dont le nombre est précisé par le paramètre k.
Si vous exécutez vous-même les exemples précédents, vous devriez obtenir des résultats légèrement différents de ceux
indiqués. C’est l’intérêt de l’aléatoire!
Pour des besoins de reproductibilité des analyses en science, on a souvent besoin de retrouver les mêmes résultats même
si on utilise des nombres aléatoires. Pour cela, on peut définir ce qu’on appelle la « graine aléatoire ».
Définition
En informatique, la généreration de nombres aléatoires est un problème complexe. On utilise plutôt des « générateurs
de nombres pseudo-aléatoires 14 ». Pour cela, une graine aléatoire 15 doit être définie. Cette graine est la plupart du temps
un nombre entier qu’on passe au générateur, celui-ci va alors produire une série donnée de nombres pseudo-aléatoires qui
dépendent de cette graine. Si on change la graine, la série de nombres change.
En Python, la graine aléatoire se définit avec la fonction seed() :
1>> > r and om . seed (42)
2>> > r an do m . r an di nt (0 , 1 0)
31
4>> > r an do m . r an di nt (0 , 1 0)
50
6>> > r an do m . r an di nt (0 , 1 0)
74
Ici la graine aléatoire est fixée à 42. Si on ne précise pas la graine, par défaut Python utilise la date. Plus précisément, il
s’agit du nombre de secondes écoulées depuis une date donnée du passé. Ainsi, à chaque fois qu’on relance Python, la graine
sera différente car ce nombre de secondes sera différent.
Si vous exécutez ces mêmes lignes de code (depuis l’instruction random.seed(42)), il se peut que vous ayez des résultats
différents selon la version de Python. Néanmoins, vous devriez systématiquement obtenir les mêmes résultats si vous relancez
plusieurs fois de suite ces instructions sur une même machine.
Remarque
Quand on utlise des nombres aléatoires, il est fondamental de connaitre la distribution de probablités utilisée par la fonc-
tion. Par exemple, La fonction de base du module random est random.random(), elle renvoie un float aléatoire entre 0
et 1 tiré dans une distribution uniforme. Si on tire beaucoup de nombres, on aura la même probabilité d’obtenir tous les
nombres possibles entre 0 et 1. La fonction random.randint() tire aussi un entier dans une distribution uniforme. La fonc-
tion random.gauss() tire quant à elle un float aléatoire dans une distribution Gaussienne.
8.6 Module sys : passage d’arguments
Le module sys 16 contient des fonctions et des variables spécifiques à l’interpréteur Python lui-même. Ce module est
particulièrement intéressant pour récupérer les arguments passés à un script Python lorsque celui-ci est appelé en ligne de
commande.
Dans cet exemple, créons le court script suivant que l’on enregistrera sous le nom test.py :
1import sys
2pr int ( sys . ar gv )
Ensuite, dans un shell, exécutons le script test.py suivi de plusieurs arguments. Par exemple :
1$ pyt hon t est . py salu t g ira fe 42
2['te st .py ','salut ','girafe ','42 ']
14. https://fr.wikipedia.org/wiki/G%C3%A9n%C3%A9rateur_de_nombres_pseudo-al%C3%A9atoires
15. https://fr.wikipedia.org/wiki/Graine_al%C3%A9atoire
16. https://docs.python.org/fr/3/library/sys.html#module-sys
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 61
Chapitre 8. Modules 8.6. Module sys : passage d’arguments
Ligne 1. Le caractère $représente l’invite du shell,test.py est le nom du script Python, salut,girafe et 42 sont les
arguments passés au script (tous séparés par un espace).
Ligne 2. Le script affiche le contenu de la variable sys.argv. Cette variable est une liste qui contient tous les arguments
de la ligne de commande, y compris le nom du script lui-même qu’on retrouve comme premier élément de cette liste dans
sys.argv[0]. On peut donc accéder à chacun des arguments du script avec sys.argv[1],sys.argv[2]...
Toujours dans le module sys, la fonction sys.exit() est utile pour quitter un script Python. On peut donner un argument
à cette fonction (en général une chaîne de caractères) qui sera renvoyé au moment où Python quittera le script. Par exemple,
si vous attendez au moins un argument en ligne de commande, vous pouvez renvoyer un message pour indiquer à l’utilisateur
ce que le script attend comme argument :
1import sys
2
3if l en ( sys . a rgv ) != 2:
4sys . ex it (" ERR EU R : il faut e xa ct emen t un a rg umen t . ")
5
6pr int ( f" A rg umen t v aut : { sys . ar gv [ 1]}" )
Puis on l’exécute sans argument :
1$ pyt hon t est . py
2ER REUR : il faut exac teme nt un argum ent .
et avec un argument :
1$ pyt hon t est . py 42
2Argument vaut : 42
Notez qu’ici on vérifie que le script possède deux arguments car le nom du script lui-même compte pour un argument (le
tout premier).
L’intérêt de récupérer des arguments passés dans la ligne de commande à l’appel du script est de pouvoir ensuite les utiliser
dans le script.
Voici à titre d’exemple le script compte_lignes.py qui va prendre comme argument le nom d’un fichier puis afficher le
nombre de lignes qu’il contient.
1import sys
2
3if l en ( sys . a rgv ) != 2:
4sys . ex it (" ERR EU R : il faut e xa ct emen t un a rg umen t . ")
5
6nom _f ic hi er = s ys . ar gv [ 1]
7taille = 0
8wi th o pen ( n om_f ich ier , " r") as f_in :
9ta ille = len ( f_ in . rea dl in es ())
10
11 pr int ( f"{ n om_fi ch ier } con tient { t aille } lignes .")
Supposons que dans le même répertoire, nous ayons le fichier zoo1.txt dont voici le contenu :
1girafe
2tigre
3singe
4souris
et le fichier zoo2.txt qui contient :
1poisson
2abeille
3chat
Utilisons maintenant notre script compte_lignes.py :
1$ python compt e_lig nes . py
2ER REUR : il faut exac teme nt un argum ent .
3$ pyt hon com pt e_ lig ne s . py z oo1 . tx t
4zo o1 . tx t c onti en t 4 li gne s .
5$ pyt hon com pt e_ lig ne s . py z oo2 . tx t
6zo o2 . tx t c onti en t 3 li gne s .
Notre script est donc capable de :
— Vérifier si un argument lui est donné et si ce n’est pas le cas d’afficher un message d’erreur.
— D’ouvrir le fichier dont le nom est fourni en argument, de compter puis d’afficher le nombre de lignes.
Par contre, le script ne vérifie pas si le fichier existe bien :
62 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
8.7. Module os : interaction avec le système d’exploitation Chapitre 8. Modules
1$ pyt hon com pt e_ lig ne s . py z oo3 . tx t
2Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
3File " compt e_lignes .py " , line 8, in <module >
4wi th o pen ( n om_f ich ier , " r") as f_in :
5Fil eN ot Fo un dE rr or : [ E rrn o 2] No such fi le or dir ec tory : 'zo o3 . txt '
La lecture de la partie suivante va nous permettre d’améliorer notre script compte_lignes.py.
8.7 Module os : interaction avec le système d’exploitation
Le module os 17 gère l’interface avec le système d’exploitation.
La fonction os.path.exists() est une fonction pratique de ce module qui vérifie la présence d’un fichier sur le disque
dur.
1>>> import sys
2>>> import os
3>> > if os . path . ex ists (" to to . pdb "):
4... pr int (" le fic hier es t pr é sent ")
5... else :
6... sys . exit (" le f ichi er est a bs ent ")
7...
8le fichier est absent
Dans cet exemple, si le fichier n’existe pas sur le disque, on quitte le programme avec la fonction exit() du module sys
que nous venons de voir.
La fonction os.getcwd() renvoie le répertoire (sous forme de chemin complet) depuis lequel est lancé Python :
1>>> import os
2>> > os . getc wd ()
3'/ ho me / pie rre '
Enfin, la fonction os.listdir() renvoie le contenu du répertoire depuis lequel est lancé Python :
1>>> import os
2>> > os . list dir ()
3['1 BT A .pdb ','demo .py ','tests ']
Le résultat est renvoyé sous forme d’une liste contenant à la fois le nom des fichiers et des répertoires.
Il existe de nombreuse autres fonctions dans le module os, n’hésitez pas à consulter la documentation.
8.8 Exercices
Conseils : pour les trois premiers exercices, utilisez l’interpréteur Python. Pour les exercices suivants, créez des scripts
puis exécutez-les dans un shell.
8.8.1 Racine carrée
Affichez sur la même ligne les nombres de 10 à 20 (inclus) ainsi que leur racine carrée avec 3 décimales. Utilisez pour
cela le module math avec la fonction sqrt(). Exemple :
110 3.162
211 3.317
312 3.464
413 3.606
5[...]
Documentation de la fonction math.sqrt() :
https://docs.python.org/fr/3/library/math.html#math.sqrt
8.8.2 Cosinus
Calculez le cosinus de π/2 en utilisant le module math avec la fonction cos() et la constante pi.
Documentation de la fonction math.cos() :
https://docs.python.org/fr/3/library/math.html#math.cos
Documentation de la constante math.pi :
https://docs.python.org/fr/3/library/math.html#math.pi
17. https://docs.python.org/fr/3/library/os.html#module-os
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 63
Chapitre 8. Modules 8.8. Exercices
8.8.3 Nom et contenu du répertoire courant
Affichez le nom et le contenu du répertoire courant (celui depuis lequel vous avez lancé l’interpréteur Python).
Déterminez également le nombre total de fichiers et de répertoires présents dans le répertoire courant.
Documentation de la fonction os.getcwd() :
https://docs.python.org/fr/3/library/os.html#os.getcwd
Documentation de la fonction os.listdir() :
https://docs.python.org/fr/3/library/os.html#os.listdir
8.8.4 Affichage temporisé
Affichez les nombres de 1 à 10 avec 1 seconde d’intervalle. Utilisez pour cela le module time et sa fonction sleep().
Documentation de la fonction time.sleep() :
https://docs.python.org/fr/3/library/time.html#time.sleep
8.8.5 Séquences aléatoires de chiffres
Générez une séquence aléatoire de 6 chiffres, ceux-ci étant des entiers tirés entre 1 et 4. Utilisez le module random avec
la fonction randint().
Documentation de la fonction random.randint() :
https://docs.python.org/fr/3/library/random.html#random.randint
8.8.6 Séquences aléatoires d’ADN
Générez une séquence aléatoire d’ADN de 20 bases de deux manières différentes. Utilisez le module random avec la
fonction randint() ou choice().
Documentation de la fonction random.randint() :
https://docs.python.org/fr/3/library/random.html#random.randint
Documentation de la fonction random.choice() :
https://docs.python.org/fr/3/library/random.html#random.choice
8.8.7 Séquences aléatoires d’ADN avec argument
Créez un script dna_random.py qui prend comme argument un nombre de bases, construit une séquence aléatoire d’ADN
dont la longueur est le nombre de bases fourni en argument, puis affiche cette séquence.
Le script devra vérifier qu’un argument est bien fourni et renvoyer un message d’erreur si ce n’est pas le cas.
Conseil : pour générer la séquence d’ADN, vous utiliserez, au choix, la fonction
random.randint() ou random.choice() abordées dans l’exercice précédent.
8.8.8 Compteur de lignes
Améliorez le script compte_lignes.py dont le code a été donné précédemment de façon à ce qu’il renvoie un message
d’erreur si le fichier n’existe pas. Par exemple, si les fichiers zoo1.txt et zoo2.txt sont bien dans le répertoire courant, mais
pas zoo3.txt :
1$ pyt hon com pt e_ lig ne s . py z oo1 . tx t
2zo o1 . tx t c onti en t 4 li gne s .
3$ pyt hon com pt e_ lig ne s . py z oo2 . tx t
4zo o2 . tx t c onti en t 3 li gne s .
5$ pyt hon com pt e_ lig ne s . py z oo3 . tx t
6ER RE UR : zoo3 . txt n 'ex is te pas .
8.8.9 Détermination du nombre pi par la méthode Monte Carlo (exercice +++)
Soit un cercle de rayon 1 (en trait plein sur la figure 8.1) inscrit dans un carré de côté 2 (en trait pointillé).
Avec R=1, l’aire du carré vaut (2R)2soit 4 et l’aire du disque délimité par le cercle vaut πR2soit π.
En choisissant Npoints aléatoires (à l’aide d’une distribution uniforme) à l’intérieur du carré, la probabilité que ces points
se trouvent aussi dans le cercle est :
64 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
8.8. Exercices Chapitre 8. Modules
FIGURE 8.1 – Cercle de rayon 1 inscrit dans un carré de côté 2.
p=aire du cercle
aire du carré =π
4
Soit n, le nombre de points effectivement dans le cercle, il vient alors
p=n
N=π
4,
d’où
π=4×n
N.
Déterminez une approximation de πpar cette méthode. Pour cela, pour Nitérations :
— Choisissez aléatoirement les coordonnées xet yd’un point entre -1 et 1. Utilisez la fonction uniform() du module
random.
— Calculez la distance entre le centre du cercle et ce point.
— Déterminez si cette distance est inférieure au rayon du cercle, c’est-à-dire si le point est dans le cercle ou pas.
— Si le point est effectivement dans le cercle, incrémentez le compteur n.
Finalement calculez le rapport entre net Net proposez une estimation de π. Quelle valeur de πobtenez-vous pour 100
itérations? 1000 itérations? 10 000 itérations? Comparez les valeurs obtenues à la valeur de πfournie par le module math.
On rappelle que la distance dentre deux points A et B de coordonnées respectives (xA,yA)et (xB,yB)se calcule comme :
d=q(xB−xA)2+ (yB−yA)2
Documentation de la fonction random.uniform() :
https://docs.python.org/fr/3/library/random.html#random.uniform
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 65
Chapitre 9
Fonctions
9.1 Principe et généralités
En programmation, les fonctions sont très utiles pour réaliser plusieurs fois la même opération au sein d’un programme.
Elles rendent également le code plus lisible et plus clair en le fractionnant en blocs logiques.
Vous connaissez déjà certaines fonctions Python. Par exemple math.cos(angle) du module math renvoie le cosinus de
la variable angle exprimé en radian. Vous connaissez aussi des fonctions internes à Python comme range() ou len(). Pour
l’instant, une fonction est à vos yeux une sorte de « boîte noire » (voir figure 9.1) :
1. À laquelle vous passez aucune, une ou plusieurs variable(s) entre parenthèses. Ces variables sont appelées arguments.
Il peut s’agir de n’importe quel type d’objet Python.
2. Qui effectue une action.
3. Et qui renvoie un objet Python ou rien du tout.
Par exemple, si vous appelez la fonction len() de la manière suivante :
1>> > len ([0 , 1 , 2])
23
voici ce qui se passe :
1. vous appelez len() en lui passant une liste en argument (ici la liste [0, 1, 2]);
2. la fonction calcule la longueur de cette liste ;
3. elle vous renvoie un entier égal à cette longueur.
Autre exemple, si vous appelez la méthode ma_liste.append() (n’oubliez pas, une méthode est une fonction qui agit
sur l’objet auquel elle est attachée par un point) :
FIGURE 9.1 – Fonctionnement schématique d’une fonction.
66
9.2. Définition Chapitre 9. Fonctions
1>> > ma_l iste . a ppend (5)
1. Vous passez l’entier 5en argument;
2. la méthode append() ajoute l’entier 5à l’objet ma_liste ;
3. et elle ne renvoie rien.
Aux yeux du programmeur au contraire, une fonction est une portion de code effectuant une suite d’instructions bien
particulière. Mais avant de vous présenter la syntaxe et la manière de construire une fonction, revenons une dernière fois sur
cette notion de « boîte noire » :
— Une fonction effectue une tâche. Pour cela, elle reçoit éventuellement des arguments et renvoie éventuellement quelque
chose. L’algorithme utilisé au sein de la fonction n’intéresse pas directement l’utilisateur. Par exemple, il est inutile
de savoir comment la fonction math.cos() calcule un cosinus. On a juste besoin de savoir qu’il faut lui passer en
argument un angle en radian et qu’elle renvoie le cosinus de cet angle. Ce qui se passe à l’intérieur de la fonction ne
regarde que le programmeur.
— Chaque fonction effectue en général une tâche unique et précise. Si cela se complique, il est plus judicieux d’écrire
plusieurs fonctions (qui peuvent éventuellement s’appeler les unes les autres). Cette modularité améliore la qualité
générale et la lisibilité du code. Vous verrez qu’en Python, les fonctions présentent une grande flexibilité.
Pour finir sur les généralités, nous avons utilisé dans la Figure 9.1 le terme programme principal (main en anglais) pour
désigner l’endroit depuis lequel on appelle une fonction (on verra plus tard que l’on peut en fait appeler une fonction de
n’importe où). Le programme principal désigne le code qui est exécuté lorsqu’on lance le script Python, c’est-à-dire toute
la suite d’instructions en dehors des fonctions. En général, dans un script Python, on écrit d’abord les fonctions puis le
programme principal. Nous aurons l’occasion de revenir sur cette notion de programme principal plus tard dans ce chapitre
ainsi que dans le chapitre 12 Plus sur les fonctions.
9.2 Définition
Pour définir une fonction, Python utilise le mot-clé def. Si on souhaite que la fonction renvoie quelque chose, il faut
utiliser le mot-clé return. Par exemple :
1>> > def c arr e (x ):
2... ret urn x * *2
3...
4>> > print ( c arr e (2))
54
Notez que la syntaxe de def utilise les deux-points comme les boucles for et while ainsi que les tests if, un bloc
d’instructions est donc attendu. De même que pour les boucles et les tests, l’indentation de ce bloc d’instructions (qu’on
appelle le corps de la fonction) est obligatoire.
Dans l’exemple précédent, nous avons passé un argument à la fonction carre() qui nous a renvoyé (ou retourné) une
valeur que nous avons immédiatement affichée à l’écran avec l’instruction print(). Que veut dire valeur renvoyée? Et bien
cela signifie que cette dernière est récupérable dans une variable :
1>>> res = carre (2)
2>> > p rin t ( res )
34
Ici, le résultat renvoyé par la fonction est stocké dans la variable res. Notez qu’une fonction ne prend pas forcément un
argument et ne renvoie pas forcément une valeur, par exemple :
1>>> def hello ():
2... print (" bonjour ")
3...
4>>> hello ()
5bonjour
Dans ce cas la fonction, hello() se contente d’afficher la chaîne de caractères "bonjour" à l’écran. Elle ne prend aucun
argument et ne renvoie rien. Par conséquent, cela n’a pas de sens de vouloir récupérer dans une variable le résultat renvoyé
par une telle fonction. Si on essaie tout de même, Python affecte la valeur None qui signifie rien en anglais :
1>>> var = hello ()
2bonjour
3>> > p rin t ( var )
4None
Ceci n’est pas une faute car Python n’émet pas d’erreur, toutefois cela ne présente, la plupart du temps, guère d’intérêt.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 67
Chapitre 9. Fonctions 9.3. Passage d’arguments
9.3 Passage d’arguments
Le nombre d’arguments que l’on peut passer à une fonction est variable. Nous avons vu ci-dessus des fonctions auxquelles
on passait 0 ou 1 argument. Dans les chapitres précédents, vous avez rencontré des fonctions internes à Python qui prenaient
au moins 2 arguments. Souvenez-vous par exemple de range(1, 10) ou encore range(1, 10, 2). Le nombre d’argument
est donc laissé libre à l’initiative du programmeur qui développe une nouvelle fonction.
Une particularité des fonctions en Python est que vous n’êtes pas obligé de préciser le type des arguments que vous lui
passez, dès lors que les opérations que vous effectuez avec ces arguments sont valides. Python est en effet connu comme étant
un langage au « typage dynamique », c’est-à-dire qu’il reconnaît pour vous le type des variables au moment de l’exécution.
Par exemple :
1>> > def f ois ( x, y ):
2... return x*y
3...
4>> > f ois (2 , 3)
56
6>>> fois (3.1415 , 5.23)
716.430045000000003
8>> > fois (" to ", 2)
9'toto '
10 >> > fois ([1 ,3] , 2)
11 [1 , 3 , 1 , 3]
L’opérateur *reconnaît plusieurs types (entiers, floats, chaînes de caractères, listes). Notre fonction fois() est donc
capable d’effectuer des tâches différentes! Même si Python autorise cela, méfiez-vous tout de même de cette grande flexibilité
qui pourrait conduire à des surprises dans vos futurs programmes. En général, il est plus judicieux que chaque argument ait
un type précis (entiers, floats, chaînes de caractères, etc) et pas l’un ou l’autre.
9.4 Renvoi de résultats
Un énorme avantage en Python est que les fonctions sont capables de renvoyer plusieurs objets à la fois, comme dans cette
fraction de code :
1>> > def c arre_cub e (x ):
2... ret urn x **2 , x **3
3...
4>>> carr e_cube (2)
5(4 , 8)
En réalité Python ne renvoie qu’un seul objet, mais celui-ci peut être séquentiel, c’est-à-dire contenir lui même d’autres
objets. Dans notre exemple Python renvoie un objet de type tuple, type que nous verrons dans le chapitre 13 Dictionnaires et
tuples (grosso modo, il s’agit d’une sorte de liste avec des propriétés différentes). Notre fonction pourrait tout autant renvoyer
une liste :
1>> > def c arre _cube 2 (x ):
2... retur n [ x **2 , x * *3]
3...
4>>> carre_cube2 (3)
5[9 , 27 ]
Renvoyer un tuple ou une liste de deux éléments (ou plus) est très pratique en conjonction avec l’affectation multiple, par
exemple :
1>>> z1 , z2 = carre_cube2 (3)
2>>> z1
39
4>>> z2
527
Cela permet de récupérer plusieurs valeurs renvoyées par une fonction et de les affecter à la volée à des variables diffé-
rentes.
9.5 Arguments positionnels et arguments par mot-clé
Jusqu’à maintenant, nous avons systématiquement passé le nombre d’arguments que la fonction attendait. Que se passe-t-il
si une fonction attend deux arguments et que nous ne lui en passons qu’un seul?
68 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
9.5. Arguments positionnels et arguments par mot-clé Chapitre 9. Fonctions
1>> > def f ois ( x, y ):
2... return x*y
3...
4>> > f ois (2 , 3)
56
6>>> fois (2)
7Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
8File " < stdin >" , line 1, in <module >
9Typ eErr or : fois () m issing 1 req uire d p ositi onal ar gume nt : 'y'
On constate que passer un seul argument à une fonction qui en attend deux conduit à une erreur.
Définition
Lorsqu’on définit une fonction def fct(x, y): les arguments xet ysont appelés arguments positionnels (en anglais
positional arguments). Il est strictement obligatoire de les préciser lors de l’appel de la fonction. De plus, il est nécessaire de
respecter le même ordre lors de l’appel que dans la définition de la fonction. Dans l’exemple ci-dessus, 2correspondra à xet
3correspondra à y. Finalement, tout dépendra de leur position, d’où leur qualification de positionnel.
Mais il est aussi possible de passer un ou plusieurs argument(s) de manière facultative et de leur attribuer une valeur par
défaut :
1>> > de f fct (x =1):
2... return x
3...
4>> > fct ()
51
6>>> fct (10)
710
Définition
Un argument défini avec une syntaxe def fct(arg=val): est appelé argument par mot-clé (en anglais keyword argu-
ment). Le passage d’un tel argument lors de l’appel de la fonction est facultatif. Ce type d’argument ne doit pas être confondu
avec les arguments positionnels présentés ci-dessus, dont la syntaxe est def fct(arg):.
Il est bien sûr possible de passer plusieurs arguments par mot-clé :
1>> > d ef fct ( x =0 , y =0 , z = 0):
2... return x, y , z
3...
4>> > fct ()
5(0 , 0 , 0)
6>>> fct (10)
7(10 , 0 , 0)
8>> > fct (10 , 8)
9(10 , 8 , 0)
10 >> > fct (10 , 8 , 3)
11 (10 , 8 , 3)
On observe que pour l’instant, les arguments par mot-clé sont pris dans l’ordre dans lesquels on les passe lors de l’appel.
Comment pourrions-nous faire si on souhaitait préciser l’argument par mot-clé zet garder les valeurs de xet ypar défaut?
Simplement en précisant le nom de l’argument lors de l’appel :
1>> > fc t (z = 10)
2(0 , 0 , 1 0)
Python permet même de rentrer les arguments par mot-clé dans un ordre arbitraire :
1>> > fct ( z =10 , x =3 , y = 80)
2(3 , 80 , 1 0)
3>> > fc t (z =10 , y = 80)
4(0 , 80 , 1 0)
Que se passe-t-il lorsque nous avons un mélange d’arguments positionnels et par mot-clé? Et bien les arguments position-
nels doivent toujours être placés avant les arguments par mot-clé :
1>> > d ef fct (a , b , x =0 , y =0 , z = 0):
2... return a, b , x , y, z
3...
4>> > fct (1 , 1)
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 69
Chapitre 9. Fonctions 9.6. Variables locales et variables globales
5(1 , 1, 0, 0, 0)
6>> > fct (1 , 1 , z =5)
7(1 , 1, 0, 0, 5)
8>> > fct (1 , 1 , z =5 , y =3 2)
9(1 , 1 , 0 , 32 , 5)
On peut toujours passer les arguments par mot-clé dans un ordre arbitraire à partir du moment où on précise leur nom. Par
contre, si les deux arguments positionnels aet bne sont pas passés à la fonction, Python renvoie une erreur.
1>> > fc t (z =0)
2Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
3File " < stdin >" , line 1, in <module >
4TypeError : fct () missing 2 required positional argu ments : 'a'and 'b'
Conseil
Préciser le nom des arguments par mot-clé lors de l’appel d’une fonction est une pratique que nous vous recommandons.
Cela les distingue clairement des arguments positionnels.
L’utilisation d’arguments par mot-clé est habituelle en Python. Elle permet de modifier le comportement par défaut de
nombreuses fonctions. Par exemple, si on souhaite que la fonction print() n’affiche pas un retour à la ligne, on peut utiliser
l’argument end :
1>>> print (" Message ", end ="")
2Message >>>
Nous verrons, dans le chapitre 20 Fenêtres graphiques et Tkinter, que l’utilisation d’arguments par mot-clé est systéma-
tique lorsqu’on crée un objet graphique (une fenêtre, un bouton, etc.).
9.6 Variables locales et variables globales
Lorsqu’on manipule des fonctions, il est essentiel de bien comprendre comment se comportent les variables. Une variable
est dite locale lorsqu’elle est créée dans une fonction. Elle n’existera et ne sera visible que lors de l’exécution de ladite
fonction.
Une variable est dite globale lorsqu’elle est créée dans le programme principal. Elle sera visible partout dans le pro-
gramme.
Ceci ne vous paraît pas clair? Nous allons prendre un exemple simple qui vous aidera à mieux saisir ces concepts. Observez
le code suivant :
1# dé fin ition d 'une fonction carre ()
2def car re (x ):
3y = x ** 2
4return y
5
6# progra mme pr incipal
7z = 5
8res ulta t = c arr e (z )
9pr int ( r esul tat )
Pour la suite des explications, nous allons utiliser l’excellent site Python Tutor 1qui permet de visualiser l’état des variables
au fur et à mesure de l’exécution d’un code Python. Avant de poursuivre, nous vous conseillons de prendre 5 minutes pour
tester ce site.
Regardons maintenant ce qui se passe dans le code ci-dessus, étape par étape :
— Étape 1 : Python est prêt à lire la première ligne de code.
1. http://www.pythontutor.com
70 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
9.6. Variables locales et variables globales Chapitre 9. Fonctions
— Étape 2 : Python met en mémoire la fonction carre(). Notez qu’il ne l’exécute pas! La fonction est mise dans un
espace de la mémoire nommé Global frame, il s’agit de l’espace du programme principal. Dans cet espace, seront
stockées toutes les variables globales créées dans le programme. Python est maintenant prêt à exécuter le programme
principal.
— Étape 3 : Python lit et met en mémoire la variable z. Celle-ci étant créée dans le programme principal, il s’agira d’une
variable globale. Ainsi, elle sera également stockée dans le Global frame.
— Étape 4 : La fonction carre() est appelée et on lui passe en argument l’entier z. La fonction s’exécute et un nouveau
cadre est créé dans lequel Python Tutor va indiquer toutes les variables locales à la fonction. Notez bien que la variable
passée en argument, qui s’appelle xdans la fonction, est créée en tant que variable locale. On remarquera aussi que les
variables globales situées dans le Global frame sont toujours là.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 71
Chapitre 9. Fonctions 9.6. Variables locales et variables globales
— Étape 5 : Python est maintenant prêt à exécuter chaque ligne de code de la fonction.
— Étape 6 : La variable yest créée dans la fonction. Celle-ci est donc stockée en tant que variable locale à la fonction.
— Étape 7 : Python s’apprête à renvoyer la variable locale yau programme principal. Python Tutor nous indique le
contenu de la valeur renvoyée.
— Étape 8 : Python quitte la fonction et la valeur renvoyée par celle-ci est affectée à la variable globale resultat. Notez
bien que lorsque Python quitte la fonction, l’espace des variables alloué à la fonction est détruit. Ainsi, toutes les
variables créées dans la fonction n’existent plus. On comprend pourquoi elles portent le nom de locales puisqu’elles
n’existent que lorsque la fonction est exécutée.
72 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
9.7. Principe DRY Chapitre 9. Fonctions
— Étape 9 : Python affiche le contenu de la variable resultat et l’exécution est terminée.
Nous espérons que cet exemple guidé facilitera la compréhension des concepts de variables locales et globales. Cela
viendra aussi avec la pratique. Nous irons un peu plus loin sur les fonctions dans le chapitre 12. D’ici là, essayez de vous
entraîner au maximum avec les fonctions. C’est un concept ardu, mais il est impératif de le maîtriser.
Enfin, comme vous avez pu le constater, Python Tutor nous a grandement aidé à comprendre ce qui se passait. N’hésitez
pas à l’utiliser sur des exemples ponctuels, ce site vous aidera à visualiser ce qui se passe lorsqu’un code ne fait pas ce que
vous attendez.
9.7 Principe DRY
L’acronyme DRY 2signifie Don’t Repeat Yourself. Les fonctions permettent de satisfaire ce principe en évitant la duplica-
tion de code. En effet, plus un code est dupliqué plusieurs fois dans un programme, plus il sera source d’erreurs, notamment
lorsqu’il faudra le faire évoluer.
Considérons par exemple le code suivant qui convertit plusieurs températures des degrés Fahrenheit en degrés Celsius :
1>>> temp_i n_fahr enheit = 60
2>>> ( temp_ in_fah renhei t - 32) * (5/8)
317.5
4>>> temp_i n_fahr enheit = 80
5>>> ( temp_ in_fah renhei t - 32) * (5/8)
630.0
7>>> t emp_i n_fahr enheit = 100
8>>> ( temp_ in_fah renhei t - 32) * (5/8)
942.5
Malheureusement il y a une erreur dans la formule de conversion. En effet la formule exacte est :
temp_celsius = (temp_fahrenheit−32)×5
9
Il faut alors reprendre les lignes 2, 5 et 8 précédentes et les corriger. Cela n’est pas efficace, surtout si le même code est
utilisé à différents endroits dans le programme.
En écrivant qu’une seule fois la formule de conversion dans une fonction, on applique le principe DRY :
1>> > def c on vert_fah re nheit_t o_ celsius ( te mperature ):
2... return ( temp eratu re - 32) * (5/9)
3...
4>>> temp_i n_fahr enheit = 60
2. https://www.earthdatascience.org/courses/intro-to-earth-data-science/write-efficient-python-code/
intro-to-clean-code/dry-modular-code/
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 73
Chapitre 9. Fonctions 9.8. Exercices
5>>> c onvert_ fa hrenhei t_to_cel sius ( temp _in_fa hrenhe it )
615.555555555555557
7>>> temp_i n_fahr enheit = 80
8>>> c onvert_ fa hrenhei t_to_cel sius ( temp _in_fa hrenhe it )
926.666666666666668
10 >>> t emp_i n_fahr enheit = 100
11 >>> c onvert_ fa hrenhei t_to_cel sius ( temp _in_fa hrenhe it )
12 37.77777777777778
Et s’il y a une erreur dans la formule, il suffira de le corriger qu’une seule fois, dans la fonction convert_fahrenheit_to_celsius().
9.8 Exercices
Conseil : pour le premier exercice, utilisez Python Tutor. Pour les exercices suivants, créez des scripts puis exécutez-les
dans un shell.
9.8.1 Carré et factorielle
Reprenez l’exemple précédent à l’aide du site Python Tutor 3:
1# dé fin ition d 'une fonction carre ()
2def car re (x ):
3y = x ** 2
4return y
5
6# progra mme pr incipal
7z = 5
8res ulta t = c arr e (z )
9pr int ( r esul tat )
Analysez ensuite le code suivant et tentez de prédire sa sortie :
1def calc_factorielle(n):
2fact = 1
3fo r i i n r an ge (2 , n + 1):
4fact = fact * i
5return fact
6
7# progra mme pr incipal
8nb = 4
9fac torie lle_nb = calc _facto rielle ( nb )
10 pr int ( f "{ nb }! = { fact or ie lle_n b }")
11 nb2 = 10
12 print (f "{ nb2 }! = { calc_ factor ielle (nb2 )}")
Testez ensuite cette portion de code avec Python Tutor en cherchant à bien comprendre chaque étape. Avez-vous réussi à
prédire la sortie correctement?
Remarque
Une remarque concernant l’utilisation des f-strings que nous avions vues dans le chapitre 3 Affichage. On voit à nou-
veau une possibilité puissante des f-strings dans l’instruction f"{nb2}! = {calc_factorielle(nb2)}" : il est possible de
mettre directement au sein des accolades un appel à une fonction (ici {calc_factorielle(nb2)})! Ainsi, pas besoin de
créer une variable intermédiaire dans laquelle on stocke ce que retourne la fonction.
9.8.2 Puissance
Créez une fonction calc_puissance(x, y) qui renvoie xyen utilisant l’opérateur **. Pour rappel :
1>>> 2**2
24
3>>> 2**3
48
5>>> 2**4
616
Dans le programme principal, calculez et affichez à l’écran 2iavec ivariant de 0 à 20 inclus. On souhaite que le résultat
soit présenté avec le formatage suivant :
3. http://www.pythontutor.com
74 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
9.8. Exercices Chapitre 9. Fonctions
12^ 0 = 1
22^ 1 = 2
32^ 2 = 4
4[...]
52^20 = 1048576
9.8.3 Pyramide
Reprenez l’exercice du chapitre 5 Boucles et comparaisons qui dessine une pyramide.
Dans un script pyra.py, créez une fonction gen_pyramide() à laquelle vous passez un nombre entier Net qui renvoie
une pyramide de Nlignes sous forme de chaîne de caractères. Le programme principal demandera à l’utilisateur le nombre de
lignes souhaitées (utilisez pour cela la fonction input()) et affichera la pyramide à l’écran.
9.8.4 Nombres premiers
Reprenez l’exercice du chapitre 6 Tests sur les nombres premiers.
Créez une fonction est_premier() qui prend comme argument un nombre entier positif n(supérieur à 2) et qui renvoie le
booléen True si nest premier et False si nn’est pas premier. Déterminez tous les nombres premiers de 2 à 100. On souhaite
avoir une sortie similaire à celle-ci :
12 est premier
23 est premier
34 n'est pas premier
4[...]
5100 n'est pas premier
9.8.5 Séquence complémentaire
Créez une fonction seq_comp() qui prend comme argument une liste de bases et qui renvoie la séquence complémentaire
d’une séquence d’ADN sous forme de liste.
Dans le programme principal, à partir de la séquence d’ADN seq = ["A", "T", "C", "G", "A", "T", "C", "G",
"A", "T", "C"] affichez seq et sa séquence complémentaire (en utilisant votre fonction seq_comp()).
Rappel : la séquence complémentaire s’obtient en remplaçant A par T, T par A, C par G et G par C.
9.8.6 Distance 3D
Créez une fonction calc_distance_3D() qui calcule la distance euclidienne en trois dimensions entre deux atomes.
Testez votre fonction sur les 2 points A(0,0,0) et B(1,1,1). Trouvez-vous bien √3?
On rappelle que la distance euclidienne dentre deux points A et B de coordonnées cartésiennes respectives (xA,yA,zA)et
(xB,yB,zB)se calcule comme suit :
d=q(xB−xA)2+ (yB−yA)2+ (zB−zA)2
9.8.7 Distribution et statistiques
Créez une fonction gen_distrib() qui prend comme argument trois entiers : debut,fin et n. La fonction renverra une
liste de n floats aléatoires entre debut et fin. Pour générer un nombre aléatoire dans un intervalle donné, utilisez la fonction
uniform() du module random dont voici quelques exemple d’utilisation :
1>>> import random
2>> > r an do m . u ni fo rm (1 , 1 0)
38.199672607202174
4>> > r an do m . u ni fo rm (1 , 1 0)
52.607528561528022
6>> > r an do m . u ni fo rm (1 , 1 0)
79.000404025130946
Avec la fonction random.uniform(), les bornes passées en argument sont incluses, c’est-à-dire qu’ici, le nombre aléa-
toire renvoyé est dans l’intervalle [1, 10].
Créez une autre fonction calc_stat() qui prend en argument une liste de floats et qui renvoie une liste de trois éléments
contenant respectivement le minimum, le maximum et la moyenne de la liste.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 75
Chapitre 9. Fonctions 9.8. Exercices
FIGURE 9.2 – Illustration de la distance à l’origine.
Dans le programme principal, générez 20 listes aléatoires de 100 floats compris entre 0 et 100 et affichez le minimum
(min()), le maximum (max()) et la moyenne pour chacune d’entre elles. La moyenne pourra être calculée avec les fonctions
sum() et len().
Pour chacune des 20 listes, affichez les statistiques (min, max, et moyenne) avec deux chiffres après la virgule :
1Liste 1 : min = 0.17 ; max = 99.72 ; moyenne = 57.38
2Liste 2 : min = 1.25 ; max = 99.99 ; moyenne = 47.41
3[...]
4Liste 19 : min = 1.05 ; max = 99.36 ; moyenne = 49.43
5Liste 20 : min = 1.33 ; max = 97.63 ; moyenne = 46.53
Les écarts sur les statistiques entre les différentes listes sont-ils importants? Relancez votre script avec des listes de 1000
éléments, puis 10 000 éléments. Les écarts changent-ils quand le nombre d’éléments par liste augmente?
9.8.8 Distance à l’origine (exercice +++)
En reprenant votre fonction de calcul de distance euclidienne en 3D calc_distance_3D(), faites-en une version pour
deux dimensions que vous appellerez calc_distance_2D().
Créez une autre fonction calc_dist2ori() à laquelle vous passez en argument deux listes de floats list_x et list_y
représentant les coordonnées d’une fonction mathématique (par exemple xet sin(x)). Cette fonction renverra une liste de floats
représentant la distance entre chaque point de la fonction et l’origine (de coordonnées (0,0)).
La figure 9.2 montre un exemple sur quelques points de la fonction sin(x)(courbe en trait épais). Chaque trait pointillé
représente la distance que l’on cherche à calculer entre les points de la courbe et l’origine du repère de coordonnées (0, 0).
Votre programme générera un fichier sin2ori.dat qui contiendra deux colonnes : la première représente les x, la seconde
la distance entre chaque point de la fonction sin(x)à l’origine.
Enfin, pour visualiser votre résultat, ajoutez le code suivant tout à la fin de votre script :
1# cr é ation d 'une image pour la visualisation du r é sultat
2im port m atplo tlib . pyplot as plt
3
4x = []
5y = []
76 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
9.8. Exercices Chapitre 9. Fonctions
6wi th open (" s in 2o ri . dat " , "r ") as f_in :
7for line in f_in :
8co ords = line . sp lit ()
9x. ap pend ( float ( c oords [0] ))
10 y. ap pend ( float ( c oords [1] ))
11 plt . figure ( figsize =(8 ,8))
12 plt . plot (x , y )
13 plt . xl ab el (" x ")
14 plt . yl ab el (" D is ta nc e de s in (x)à l 'origine")
15 plt . sav ef ig (" s in 2o ri . p ng ")
Ouvrez l’image sin2ori.png.
Remarque
Le module matplotlib sera expliqué en détail dans le chapitre 17 Quelques modules d’intérêt en bioinformatique.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 77
Chapitre 10
Plus sur les chaînes de caractères
10.1 Préambule
Nous avons déjà abordé les chaînes de caractères dans les chapitres 2 Variables et 3 Affichage. Ici nous allons un peu plus
loin, notamment avec les méthodes associées aux chaînes de caractères 1.
10.2 Chaînes de caractères et listes
Les chaînes de caractères peuvent être considérées comme des listes (de caractères) un peu particulières :
1>> > animaux = " gir afe tigre "
2>>> animaux
3'girafe tigre '
4>> > le n ( an im aux )
512
6>>> animaux [3]
7'a'
Nous pouvons donc utiliser certaines propriétés des listes comme les tranches :
1>> > animaux = " gir afe tigre "
2>>> animaux [0:4]
3'gira '
4>>> animaux [9:]
5'gre '
6>> > animaux [: -2]
7'girafe tig'
8>>> animaux [1: -2:2]
9'iaetg '
Mais a contrario des listes, les chaînes de caractères présentent toutefois une différence notable, ce sont des listes non
modifiables. Une fois une chaîne de caractères définie, vous ne pouvez plus modifier un de ses éléments. Le cas échéant,
Python renvoie un message d’erreur :
1>> > animaux = " gir afe tigre "
2>>> animaux [4]
3'f'
4>>> animaux [4] = "F"
5Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
6File " < stdin >" , line 1, in <module >
7Typ eErr or : 'str 'object does not support item assignment
Par conséquent, si vous voulez modifier une chaîne de caractères, vous devez en construire une nouvelle. Pour cela,
n’oubliez pas que les opérateurs de concaténation (+) et de duplication (*) (introduits dans le chapitre 2 Variables) peuvent
vous aider. Vous pouvez également générer une liste, qui elle est modifiable, puis revenir à une chaîne de caractères (voir plus
bas).
1. https://docs.python.org/fr/3/library/string.html
78
10.3. Caractères spéciaux Chapitre 10. Plus sur les chaînes de caractères
10.3 Caractères spéciaux
Il existe certains caractères spéciaux comme \n que nous avons déjà vu (pour le retour à la ligne). Le caractère \t produit
une tabulation. Si vous voulez écrire des guillemets simples ou doubles et que ceux-ci ne soient pas confondus avec les
guillemets de déclaration de la chaîne de caractères, vous pouvez utiliser \'ou \".
1>> > print (" Un r etour à la ligne \ n pui s une ta bu lati on \ t p uis un g ui llem et \"")
2Un retour à la ligne
3puis une tabul ation puis un guill emet "
4>> > print ( 'J\'affiche un guillemet simple ')
5J'affiche un guillemet simple
Vous pouvez aussi utiliser astucieusement des guillemets doubles ou simples pour déclarer votre chaîne de caractères :
1>> > print (" Un brin d 'ADN ")
2Un brin d 'ADN
3>> > print ( 'Py thon est un " su per " l anga ge de p rogr amma tion ')
4Py thon est un " super " la ngage de p ro gr ammat io n
Quand on souhaite écrire un texte sur plusieurs lignes, il est très commode d’utiliser les guillemets triples qui conservent
le formatage (notamment les retours à la ligne) :
1>>> x = """ souris
2... chat
3... abeille """
4>>> x
5'so uris \ n cha t \nabeille '
6>> > print ( x)
7souris
8chat
9abeille
Attention, les caractères spéciaux n’apparaissent intérprétés que lorsqu’ils sont utilisés avec la fonction print(). Par
exemple, le \n n’apparait comme un saut de ligne que lorsqu’il est dans une chaîne de caractères passée à la fonction print() :
1>> > " bla \ n bla "
2'bla \ nbla '
3>> > p rint (" bla \ n bla ")
4bla
5bla
10.4 Préfixe de chaîne de caractères
Nous avons vu au chapitre 3 la notion de f-string. Il s’agit d’un mécanisme pour formater du texte au sein d’une chaîne de
caractères. Par exemple :
1>> > var = " f- stri ng "
2>>> f" voici une belle {var }"
3'voici une belle f-string '
Que signifie le fque l’on accole aux guillements de la chaîne de caractères? Celui-ci est appelé « préfixe de chaîne de
caractères » ou stringprefix.
Remarque
Un stringprefix modifie la manière dont Python va interpréter la dite string. Celui-ci doit être systématiquement « collé »
à la chaîne de caractères, c’est-à-dire pas d’espace entre les deux.
Il existe différents stringprefixes en Python, nous vous montrons ici les deux qui nous apparaissent les plus importants.
— Le préfixe rmis pour raw string qui force la non-interprétation des caractères spéciaux :
1>> > s = " Vo ici un re tou r à la li gne \ nEt là une au tre l ign e "
2>>> s
3'Voici un retour à la ligne \ nEt là une autre ligne '
4>> > print ( s)
5Voici un retour à la ligne
6Et là une autre ligne
7>> > s = r" Vo ici un re tou r à la lign e \nEt l à une autre lign e "
8>>> s
9'Voici un retour à la ligne \\ nEt là une autre ligne '
10 >> > print ( s)
11 Voici un retour à la ligne \ nEt là une autre ligne
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 79
Chapitre 10. Plus sur les chaînes de caractères 10.5. Méthodes associées aux chaînes de caractères
L’ajout du rva forcer Python à ne pas interpréter le \n comme un retour à la ligne, mais comme un backslash littéral
suivi d’un n. Quand on demande à l’interpréteur d’afficher cette chaîne de caractères, celui-ci met deux backslashes pour
signifier qu’il s’agit d’un backslash littéral (le premier échappe le second). Finalement, l’utilisation de la syntaxe r"Voici
un retour à la ligne\nEt là une autre ligne" renvoie une chaîne de caractères normale, puisqu’on voit ensuite
que le rà disparu lorsqu’on demande à Python d’afficher le contenu de la variable s. Comme dans var=2+2, d’abord
Python évalue 2+2et c’est ce résultat qui est affecté à la variable var. Enfin, on notera que seule l’utilisation du print()
mène à l’interprétation des caractères spéciaux comme \n, comme expliqué dans la rubrique précédente.
Les caractères spéciaux non interprétés dans les raw strings sont de manière générale tout ce dont le backslash modifie la
signification, par exemple un \n, un \t, etc.
— Le préfixe fmis pour formatted string qui met en place l’écriture formattée comme vue au chapitre 3 Affichage :
1>>> animal = "renard"
2>>> animal2 = "poulain"
3>> > s = f" Le { ani mal } est un ani mal gent il \ nLe { a nima l2 } aussi "
4>>> s
5'Le renard est un animal gentil \ nLe poulain aussi '
6>> > print ( s)
7Le renard est un animal gentil
8Le poulain aussi
9>> > s = " Le { ani mal } est un anima l g ent il \ nLe { animal2 } a uss i"
10 >>> s
11 'Le { an imal } est un anima l gentil \ nLe { ani mal2 } aussi '
12 >> > print ( s)
13 Le { an imal } est un anima l gentil
14 Le { an imal 2 } aussi
La f-string remplace le contenu des variables situées entre les accolades et interprète le \n comme un retour à la ligne.
Pour rappel, consultez le chapitre 3 si vous souhaitez plus de détails sur le fonctionnement des f-strings.
Conseil
Il existe de nombreux autres détails concernant les préfixes qui vont au delà de ce cours. Pour en savoir plus, vous pouvez
consulter la documentations officielle2.
10.5 Méthodes associées aux chaînes de caractères
Voici quelques méthodes 3spécifiques aux objets de type str :
1>>> x = "girafe"
2>> > x . uppe r ()
3'GIRAFE '
4>>> x
5'girafe '
6>>> 'TIGRE '. lower ()
7'tigre '
Les méthodes .lower() et .upper() renvoient un texte en minuscule et en majuscule respectivement. On remarque que
l’utilisation de ces méthodes n’altère pas la chaîne de caractères de départ mais renvoie une chaîne de caractères transformée.
Pour mettre en majuscule la première lettre seulement, vous pouvez faire :
1>> > x [0] . upper () + x [1:]
2'Girafe '
ou plus simplement utiliser la méthode adéquate :
1>> > x . capitalize ()
2'Girafe '
Il existe une méthode associée aux chaînes de caractères qui est particulièrement pratique, la méthode .split() :
1>> > ani maux = " gi raf e tig re sing e sou ris "
2>> > a nima ux . split ()
3['girafe ','tigre ','singe ','souris ']
4>> > for a nimal in ani maux . spl it ():
5... pr int ( a nimal )
6...
2. https://docs.python.org/fr/3/reference/lexical_analysis.html#grammar-token-stringprefix
3. https://docs.python.org/fr/3/library/string.html
80 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
10.5. Méthodes associées aux chaînes de caractères Chapitre 10. Plus sur les chaînes de caractères
7girafe
8tigre
9singe
10 souris
La méthode .split() découpe une chaîne de caractères en plusieurs éléments appelés champs, en utilisant comme sépa-
rateur n’importe quelle combinaison « d’espace(s) blanc(s) ».
Définition
Un espace blanc 4(whitespace en anglais) correspond aux caractères qui sont invisibles à l’œil, mais qui occupent de
l’espace dans un texte. Les espaces blancs les plus classiques sont l’espace, la tabulation et le retour à la ligne.
Il est possible de modifier le séparateur de champs, par exemple :
1>> > ani maux = " gi raf e : tig re : si nge :: souri s "
2>> > a nima ux . split (":")
3['girafe ','tigre ','singe ','','souris ']
Attention, dans cet exemple, le séparateur est un seul caractères « :» (et non pas une combinaison de un ou plusieurs :)
conduisant ainsi à une chaîne vide entre singe et souris.
Il est également intéressant d’indiquer à .split() le nombre de fois qu’on souhaite découper la chaîne de caractères avec
l’argument maxsplit :
1>> > ani maux = " gi raf e tig re sing e sou ris "
2>> > a nima ux . split ( m axspl it =1)
3['girafe ','tigre singe souris ']
4>> > a nima ux . split ( m axspl it =2)
5['girafe ','tigre ','singe souris ']
La méthode .find(), quant à elle, recherche une chaîne de caractères passée en argument :
1>>> animal = "girafe"
2>> > a nim al . find (" i ")
31
4>> > anima l. find (" afe ")
53
6>> > a nim al . find (" z ")
7-1
8>> > anima l. find (" tig ")
9-1
Si l’élément recherché est trouvé, alors l’indice du début de l’élément dans la chaîne de caractères est renvoyé. Si l’élément
n’est pas trouvé, alors la valeur -1 est renvoyée.
Si l’élément recherché est trouvé plusieurs fois, seul l’indice de la première occurrence est renvoyé :
1>> > animaux = " gir afe tigre "
2>> > a nima ux . find (" i ")
31
On trouve aussi la méthode .replace() qui substitue une chaîne de caractères par une autre :
1>> > animaux = " gir afe tigre "
2>> > ani maux . r eplace (" t igre ", " singe ")
3'girafe singe '
4>> > ani maux . r eplace (" i", "o")
5'gorafe togre '
La méthode .count() compte le nombre d’occurrences d’une chaîne de caractères passée en argument :
1>> > animaux = " gir afe tigre "
2>> > a nima ux . count ("i ")
32
4>> > a nima ux . count ("z ")
50
6>>> animaux . count (" tigre ")
71
La méthode .startswith() vérifie si une chaîne de caractères commence par une autre chaîne de caractères :
1>>> chaine = " Bonjour monsieur le capitaine !"
2>> > cha ine . s tarts with (" B onjo ur ")
3True
4>> > cha ine . sta rtswi th (" Au rev oir ")
5False
4. https://en.wikipedia.org/wiki/Whitespace_character
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 81
Chapitre 10. Plus sur les chaînes de caractères 10.6. Extraction de valeurs numériques d’une chaîne de caractères
Cette méthode est particulièrement utile lorsqu’on lit un fichier et que l’on veut récupérer certaines lignes commençant
par un mot-clé. Par exemple dans un fichier PDB, les lignes contenant les coordonnées des atomes commencent par le mot-clé
ATOM.
Enfin, la méthode .strip() permet de « nettoyer les bords » d’une chaîne de caractères :
1>>> chaine = " Comment enlever les espaces au début et à la fin ? "
2>> > cha ine . stri p ()
3'Comment enlever les espaces au dé but et à la fin ? '
La méthode .strip() enlève les espaces situés sur les bords de la chaîne de caractère mais pas ceux situés entre des
caractères visibles. En réalité, cette méthode enlève n’importe quel combinaison « d’espace(s) blanc(s) » sur les bords, par
exemple :
1>> > cha ine = " \ tf on ction ne avec les tab ulati on s et les ret ours à la li gne \ n"
2>> > cha ine . stri p ()
3'fonctionne avec les tabulati ons et les retours à la ligne '
La méthode .strip() est très pratique quand on lit un fichier et qu’on veut se débarrasser des retours à la ligne.
10.6 Extraction de valeurs numériques d’une chaîne de caractères
Une tâche courante en Python est de lire une chaîne de caractères (provenant par exemple d’un fichier), d’extraire des
valeurs de cette chaîne de caractères pour ensuite les manipuler.
On considère par exemple la chaîne de caractères val :
1>> > val = " 3.4 17 .2 atom "
On souhaite extraire les valeurs 3.4 et 17.2 pour ensuite les additionner.
Dans un premier temps, on découpe la chaîne de caractères avec la méthode .split() :
1>> > v al2 = val . s pli t ()
2>>> val2
3['3.4 ','17.2 ','atom ']
On obtient alors une liste de chaînes de caractères. On transforme ensuite les deux premiers éléments de cette liste en
floats (avec la fonction float()) pour pouvoir les additionner :
1>> > flo at ( va l2 [ 0]) + floa t ( val2 [ 1])
220.599999999999998
Remarque
Retenez bien l’utilisation des instructions précédentes pour extraire des valeurs numériques d’une chaîne de caractères.
Elles sont régulièrement employées pour analyser des données extraites d’un fichier.
10.7 Conversion d’une liste de chaînes de caractères en une chaîne de caractères
On a vu dans le chapitre 2 Variables la conversion d’un type simple (entier, float et chaîne de caractères) en un autre avec
les fonctions int(),float() et str(). La conversion d’une liste de chaînes de caractères en une chaîne de caractères est
particulière puisqu’elle fait appelle à la méthode .join().
1>>> seq = [" A " , " T ", "G", "A", "T"]
2>>> seq
3['A','T','G','A','T']
4>> > " -". j oin ( se q )
5'A-T-G-A -T '
6>> > " ". j oin ( s eq )
7'A T G A T'
8>> > "" . join ( seq )
9'ATGAT '
Les éléments de la liste initiale sont concaténés les uns à la suite des autres et intercalés par un séparateur qui peut être
n’importe quelle chaîne de caractères. Ici, on a utilisé un tiret, un espace et rien (une chaîne de caractères vide).
Attention, la méthode .join() ne s’applique qu’à une liste de chaînes de caractères.
82 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
10.8. Exercices Chapitre 10. Plus sur les chaînes de caractères
1>>> maliste = [" A", 5, " G "]
2>> > " ". j oin ( mal iste )
3Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
4File " < stdin >" , line 1, in <module >
5Typ eErr or : sequ ence item 1: expect ed string , int found
On espère qu’après ce petit tour d’horizon vous serez convaincu de la richesse des méthodes associées aux chaînes de
caractères. Pour avoir une liste exhaustive de l’ensemble des méthodes associées à une variable particulière, vous pouvez
utiliser la fonction dir().
1>> > animaux = " gir afe tigre "
2>> > di r ( an im aux )
3['__add__ ','__class__ ','__contains__ ','__delattr__ ','__dir__ ',
4'__doc__ ','__eq__ ','__format__ ','__ge__ ','__getattribute__ ','_
5_getitem__ ','__getnewargs__ ','__gt__ ','__hash__ ','__init__ ','_
6_init_subclass__ ','__iter__ ','__le__ ','__len__ ','__lt__ ','__mo
7d__ ','__mul__ ','__ne__ ','__new__ ','__reduce__ ','__reduce_ex__ '
8,'__repr__ ','__rmod__ ','__rmul__ ','__setattr__ ','__sizeof__ ',
9'__str__ ','__subclasshook__ ','capitalize ','casefold ','center ',
10 'count ','encode ','endswith ','expandtabs ','find ','format ','for
11 mat_map ','index ','isalnum ','isalpha ','isdecimal ','isdigit ','i
12 sidentifier ','islower ','isnumeric ','isprintable ','isspace ','is
13 title ','isupper ','join ','ljust ','lower ','lstrip ','maketrans ',
14 'partition ','replace ','rfind ','rindex ','rjust ','rpartition ',
15 'rsplit ','rstrip ','split ','splitlines ','startswith ','strip ',
16 'swapcase ','title ','translate ','upper ','zfill ']
Pour l’instant, vous pouvez ignorer les méthodes qui commencent et qui se terminent par deux tirets bas (underscores)__.
Vous pouvez également accéder à l’aide et à la documentation d’une méthode particulière avec help(), par exemple pour
la méthode .split() :
1>> > help ( animaux . split )
2Help on built - in fu ncti on split :
3
4split (...)
5S. sp lit ([ sep [ , ma xspl it ]]) -> list of strings
6
7Return a list of the words in the string S, using sep as the
8delimiter string . If maxsplit is given , at most maxsplit
9splits are done . If sep is not specified or is None , any
10 whi tesp ace strin g is a se parator .
11 ( END )
Attention à ne pas mettre les parenthèses à la suite du nom de la méthode. L’instruction correcte est help(animaux.split)
et non pas help(animaux.split()).
10.8 Exercices
Conseil : pour ces exercices, créez des scripts puis exécutez-les dans un shell.
10.8.1 Parcours d’une liste de chaînes de caractères
Soit la liste ['girafe','tigre','singe','souris']. Avec une boucle, affichez chaque élément ainsi que sa taille
(nombre de caractères).
10.8.2 Lecture d’une séquence à partir d’un fichier FASTA
Le fichier UBI4_SCerevisiae.fasta 5contient une séquence d’ADN au format FASTA.
Créez une fonction lit_fasta() qui prend comme argument le nom d’un fichier FASTA sous la forme d’une chaîne de
caractères, lit la séquence dans le fichier FASTA et la renvoie sous la forme d’une chaîne de caractères.
Utilisez ensuite cette fonction pour récupérer la séquence d’ADN dans la variable sequence puis pour afficher les infor-
mations suivantes :
— le nom du fichier FASTA,
— la longueur de la séquence (c’est-à-dire le nombre de bases qu’elle contient),
— un message vérifiant que le nombre de base est (ou non) un multiple de 3,
— le nombre de codons (on rappelle qu’un codon est un bloc de 3 bases),
5. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/UBI4_SCerevisiae.fasta
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 83
Chapitre 10. Plus sur les chaînes de caractères 10.8. Exercices
— les 10 premières bases,
— les 10 dernières bases.
La sortie produite par le script devrait ressembler à ça :
1UBI4_SCerevisiae.fasta
2La sé qu enc e c onti ent WWW bases
3La longueur de la s é quence est un multiple de 3 nucl é otides
4La sé qu ence poss è de XXX c odon s
510 prem i è res ba se s : Y YY YY YY YY Y
610 dern i è res ba se s : Z ZZ ZZ ZZ ZZ Z
où WWW et XXX sont des entiers et YYYYYYYYYY et ZZZZZZZZZZ sont des bases.
Conseil : vous trouverez des explications sur le format FASTA et des exemples de code dans l’annexe A Quelques formats
de données rencontrés en biologie.
10.8.3 Fréquence des bases dans une séquence d’ADN
Soit la séquence d’ADN ATATACGGATCGGCTGTTGCCTGCGTAGTAGCGT. On souhaite calculer la fréquence de chaque base
A, T, C et G dans cette séquence et afficher le résultat à l’écran.
Créez pour cela une fonction calc_composition() à laquelle vous passez en argument votre séquence d’ADN sous
forme d’une chaîne de caractères et qui renvoie une liste de quatre floats indiquant respectivement la fréquence en bases A,T,
Get C.
10.8.4 Conversion des acides aminés du code à trois lettres au code à une lettre
Créez une fonction convert_3_lettres_1_lettre() qui prend en argument une chaîne de caractères avec des acides
aminés en code à trois lettres et renvoie une chaîne de caractères avec les acides aminés en code à 1 lettre.
Utilisez cette fonction pour convertir la séquence protéique
ALA GLY GLU ARG TRP TYR SER GLY ALA TRP.
Rappel de la nomenclature des acides aminés :
Acide aminé Code 3-lettres Code 1-lettre
Alanine Ala A
Arginine Arg R
Asparagine Asn N
Aspartate Asp D
Cystéine Cys C
Glutamate Glu E
Glutamine Gln Q
Glycine Gly G
Histidine His H
Isoleucine Ile I
Leucine Leu L
Lysine Lys K
Méthionine Met M
Phénylalanine Phe F
Proline Pro P
Sérine Ser S
Thréonine Thr T
Tryptophane Trp W
Tyrosine Tyr Y
Valine Val V
84 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
10.8. Exercices Chapitre 10. Plus sur les chaînes de caractères
10.8.5 Distance de Hamming
La distance de Hamming 6mesure la différence entre deux séquences de même taille en comptant le nombre de positions
qui, pour chaque séquence, ne correspondent pas au même acide aminé.
Créez la fonction dist_hamming() qui prend en argument deux chaînes de caractères et qui renvoie la distance de
Hamming (sous la forme d’un entier) entre ces deux chaînes de caractères.
Calculez la distance de Hamming entre les séquences
AGWPSGGASAGLAIL et IGWPSAGASAGLWIL
puis entre les séquences
ATTCATACGTTACGATT et ATACTTACGTAACCATT.
10.8.6 Palindrome
Un palindrome est un mot ou une phrase dont l’ordre des lettres reste le même si on le lit de gauche à droite ou de droite
à gauche. Par exemple, « ressasser » et « engage le jeu que je le gagne » sont des palindromes.
Créez la fonction test_palindrome() qui prend en argument une chaîne de caractères et qui affiche xxx est un
palindrome si la chaîne de caractères xxx passée en argument est un palindrome ou xxx n'est pas un palindrome
sinon. Pensez à vous débarrasser au préalable des majuscules et des espaces.
Testez ensuite si les expressions suivantes sont des palindromes :
—radar
—never odd or even
—karine alla en Iran
—un roc si biscornu
10.8.7 Mot composable
Un mot est composable à partir d’une séquence de lettres si la séquence contient toutes les lettres du mot. Chaque lettre de
la séquence ne peut être utilisée qu’une seule fois. Par exemple, « coucou » est composable à partir de « uocuoceokzefhu ».
Écrivez la fonction test_composable() qui prend en argument un mot (sous la forme d’une chaîne de caractères) et
une séquence de lettres (aussi comme une chaîne de caractères) et qui affiche Le mot xxx est composable à partir
de yyy si le mot (xxx) est composable à partir de la séquence de lettres (yyy) ou Le mot xxx n'est pas composable à
partir de yyy sinon.
Testez cette fonction avec les mots et les séquences suivantes :
Mot Séquence
python aophrtkny
python aeiouyhpq
coucou uocuoceokzezh
fonction nhwfnitvkloco
10.8.8 Alphabet et pangramme
Les codes ASCII des lettres minuscules de l’alphabet vont de 97 (lettre « a ») à 122 (lettre « z »). La fonction chr() prend
en argument un code ASCII sous la forme d’un entier et renvoie le caractère correspondant (sous la forme d’une chaîne de
caractères). Ainsi chr(97) renvoie 'a',chr(98) renvoie 'b'et ainsi de suite.
Créez la fonction get_alphabet() qui utilise une boucle et la fonction chr() et qui renvoie une chaîne de caractères
contenant toutes les lettres de l’alphabet.
Un pangramme 7est une phrase comportant au moins une fois chaque lettre de l’alphabet. Par exemple, « Portez ce vieux
whisky au juge blond qui fume » est un pangramme.
Créez la fonction pangramme() qui utilise la fonction get_alphabet() précédente, qui prend en argument une chaîne
de caractères (xxx) et qui renvoie xxx est un pangramme si cette chaîne de caractères est un pangramme ou xxx n'est
pas un pangramme sinon. Pensez à vous débarrasser des majuscules le cas échéant.
6. https://fr.wikipedia.org/wiki/Distance_de_Hamming
7. http://fr.wikipedia.org/wiki/Pangramme
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 85
Chapitre 10. Plus sur les chaînes de caractères 10.8. Exercices
Testez ensuite si les expressions suivantes sont des pangrammes :
— Portez ce vieux whisky au juge blond qui fume
— Monsieur Jack vous dactylographiez bien mieux que votre ami Wolf
— Buvez de ce whisky que le patron juge fameux
10.8.9 Lecture d’une séquence à partir d’un fichier GenBank (exercice +++)
On cherche à récupérer la séquence d’ADN du chromosome I de la levure Saccharomyces cerevisiae contenu dans le
fichier au format GenBank NC_001133.gbk 8.
Le format GenBank est présenté en détails dans l’annexe A Quelques formats de données rencontrés en biologie. Pour cet
exercice, vous devez savoir que la séquence démarre après la ligne commençant par le mot ORIGIN et se termine avant la ligne
commençant par les caractères // :
1ORIGIN
21 ccacaccaca cccaca cacc c acacaccac accacacacc ac acca cacc cacacacaca
361 catcc taac a ctaccctaac acagccctaa t ctaa ccctg gccaacctgt ctctcaactt
4[...]
5230101 tgttagtgtt agtat tagg g tgtggtgtgt gggtgtggtg t gggt gtggg tgtgggtgtg
6230161 ggtgtgggtg tgggt gtgg t gtggtgtgtg ggtgtggtgt g ggtg tggtg tgt gtggg
7//
Pour extraire la séquence d’ADN, nous vous proposons d’utiliser un algorithme de « drapeau », c’est-à-dire une variable
qui sera à True lorsqu’on lira les lignes contenant la séquence et à False pour les autres lignes.
Créez une fonction lit_genbank() qui prend comme argument le nom d’un fichier GenBank sous la forme d’une chaîne
de caractères, lit la séquence dans le fichier GenBank et la renvoie sous la forme d’une chaîne de caractères.
Utilisez ensuite cette fonction pour récupérer la séquence d’ADN dans la variable sequence dans le programme principal.
Le script affichera :
1NC_ 00 11 33 . g bk
2La sé qu enc e c onti ent XXX bases
310 prem i è res ba se s : Y YY YY YY YY Y
410 dern i è res ba se s : Z ZZ ZZ ZZ ZZ Z
où XXX est un entier et YYYYYYYYYY et ZZZZZZZZZZ sont des bases.
Vous avez toutes les informations pour effectuer cet exercice. Si toutefois vous coincez sur la mise en place du drapeau,
voici l’algorithme en pseudo-code pour vous aider :
1drapeau <- Faux
2seq < - cha î ne de c arac t è res vi de
3Lire toutes les lignes du fichier :
4si la ligne contient //:
5drapeau <- Faux
6si dr apea u est Vra i :
7on aj out e à seq la ligne ( s ans espac e , ch iffr e et re tour à la li gne )
8si la li gne c onti ent OR IGIN :
9drapeau <- Vrai
10.8.10 Affichage des carbones alpha d’une structure de protéine
Téléchargez le fichier 1bta.pdb 9qui correspond à la structure tridimensionnelle de la protéine barstar 10 sur le site de la
Protein Data Bank (PDB).
Créez la fonction trouve_calpha() qui prend en argument le nom d’un fichier PDB (sous la forme d’une chaîne de
caractères), qui sélectionne uniquement les lignes contenant des carbones alpha, qui stocke ces lignes dans une liste et les
renvoie sous la forme d’une liste de chaînes de caractères.
Utilisez la fonction trouve_calpha() pour afficher à l’écran les carbones alpha des deux premiers résidus (acides ami-
nés).
Conseil : vous trouverez des explications sur le format PDB et des exemples de code pour lire ce type de fichier en Python
dans l’annexe A Quelques formats de données rencontrés en biologie.
8. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/NC_001133.gbk
9. https://files.rcsb.org/download/1BTA.pdb
10. http://www.rcsb.org/pdb/explore.do?structureId=1BTA
86 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
10.8. Exercices Chapitre 10. Plus sur les chaînes de caractères
10.8.11 Calcul des distances entre les carbones alpha consécutifs d’une structure de protéine
(exercice +++)
En utilisant la fonction trouve_calpha() précédente, calculez la distance interatomique entre les carbones alpha des
deux premiers résidus (avec deux chiffres après la virgule).
Rappel : la distance euclidienne dentre deux points A et B de coordonnées cartésiennes respectives (xA,yA,zA)et
(xB,yB,zB)se calcule comme suit :
d=q(xB−xA)2+ (yB−yA)2+ (zB−zA)2
Créez ensuite la fonction calcule_distance() qui prend en argument la liste renvoyée par la fonction trouve_calpha(),
qui calcule les distances interatomiques entre carbones alpha consécutifs et affiche ces distances sous la forme :
numero_calpha_1 numero_calpha_2 distance
Les numéros des carbones alpha seront affichés sur 2 caractères. La distance sera affichée avec deux chiffres après la
virgule. Voici un exemple avec les premiers carbones alpha :
11 2 3.80
22 3 3.80
33 4 3.83
44 5 3.82
Modifiez maintenant la fonction calcule_distance() pour qu’elle affiche à la fin la moyenne des distances.
La distance inter-carbone alpha dans les protéines est très stable et de l’ordre de 3,8 angströms. Observez avec attention
les valeurs que vous avez calculées pour la protéine barstar. Repérez une valeur surprenante. Essayez de l’expliquer.
Conseil : vous trouverez des explications sur le format PDB et des exemples de code pour lire ce type de fichier en Python
dans l’annexe A Quelques formats de données rencontrés en biologie.
10.8.12 Compteur de gènes dans un fichier GenBank
Dans cet exercice, on souhaite compter le nombre de gènes du fichier GenBank NC_001133.gbk 11 (chromosome I de la
levure Saccharomyces cerevisiae) et afficher la longueur de chaque gène. Pour cela, il faudra récupérer les lignes décrivant la
position des gènes. Voici par exemple les cinq premières lignes concernées dans le fichier NC_001133.gbk :
1gene co mplement ( <1807.. >2169)
2gene <2480..>2707
3gene co mplement ( <7235.. >9016)
4gene co mplement ( <11565.. >11951)
5gene <12046.. >12426
6[...]
Lorsque la ligne contient le mot complement le gène est situé sur le brin complémentaire, sinon il est situé sur le brin
direct. Votre code devra récupérer le premier et le second nombre indiquant respectivement la position du début et de fin du
gène. Attention à bien les convertir en entier afin de pouvoir calculer la longueur du gène. Notez que les caractères >et <
doivent être ignorés, et les .. servent à séparer la position de début et de fin.
On souhaite obtenir une sortie de la forme :
1gè ne 1 c omp l é ment aire - > 362 bas es
2gène 2 direct -> 227 bases
3gè ne 3 c omp l é ment aire - > 1781 bases
4[...]
5gène 99 direct -> 611 bases
6gène 100 direct -> 485 bases
7gène 101 direct -> 1403 bases
Conseil : vous trouverez des explications sur le format GenBank dans l’annexe A Quelques formats de données rencontrés
en biologie.
11. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/NC_001133.gbk
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 87
Chapitre 11
Plus sur les listes
Nous avons vu les listes dès le chapitre 4 et les avons largement utilisées depuis le début de ce cours. Dans ce chapitre
nous allons plus loin avec les méthodes associées aux listes, ainsi que d’autres caractéristiques très puissantes telles que les
tests d’appartenance ou les listes de compréhension.
11.1 Méthodes associées aux listes
Comme pour les chaînes de caractères, les listes possèdent de nombreuses méthodes qui leur sont propres et qui peuvent
se révéler très pratiques. On rappelle qu’une méthode est une fonction qui agit sur l’objet auquel elle est attachée par un point.
11.1.1 .append()
La méthode .append(), que l’on a déjà vu au chapitre 4 Listes, ajoute un élément à la fin d’une liste :
1>> > a = [1 , 2 , 3]
2>> > a . appe nd (5)
3>>> a
4[1 , 2 , 3 , 5]
qui est équivalent à :
1>> > a = [1 , 2 , 3]
2>>> a = a + [5]
3>>> a
4[1 , 2 , 3 , 5]
Conseil : préférez la version avec .append() qui est plus compacte et facile à lire.
11.1.2 .insert()
La méthode .insert() insère un objet dans une liste à un indice déterminé :
1>> > a = [1 , 2 , 3]
2>> > a. ins er t (2 , -1 5)
3>>> a
4[1 , 2 , -15 , 3]
11.1.3 del
L’instruction del supprime un élément d’une liste à un indice déterminé :
1>> > a = [1 , 2 , 3]
2>> > de l a [1 ]
3>>> a
4[1 , 3]
Remarque
88
11.1. Méthodes associées aux listes Chapitre 11. Plus sur les listes
Contrairement aux méthodes associées aux listes présentées dans cette rubrique, del est une instruction générale de Py-
thon, utilisable pour d’autres objets que des listes. Celle-ci ne prend pas de parenthèse.
11.1.4 .remove()
La méthode .remove() supprime un élément d’une liste à partir de sa valeur :
1>> > a = [1 , 2 , 3]
2>> > a . remo ve (3)
3>>> a
4[1 , 2]
S’il y a plusieurs fois la même valeur dans la liste, seule la première est retirée. Il faut appeler la méthode .remove()
autant de fois que nécessaire pour retirer toutes les occurences d’un même élément :
1>>> a = [1 , 2, 3, 4, 3]
2>> > a . remo ve (3)
3>>> a
4[1 , 2 , 4 , 3]
5>> > a . remo ve (3)
6>>> a
7[1 , 2 , 4]
11.1.5 .sort()
La méthode .sort() trie les éléments d’une liste du plus petit au plus grand :
1>> > a = [3 , 1 , 2]
2>> > a . sort ()
3>>> a
4[1 , 2 , 3]
L’argument reverse=True spécifie le tri inverse, c’est-à-dire du plus grand au plus petit élément :
1>> > a = [3 , 1 , 2]
2>> > a. s ort ( r ev erse = T rue )
3>>> a
4[3 , 2 , 1]
11.1.6 sorted()
La fonction sorted() trie également une liste. Contrairement à la méthode précédente .sort(), cette fonction renvoie
la liste triée et ne modifie pas la liste initiale :
1>> > a = [3 , 1 , 2]
2>>> sorted(a)
3[1 , 2 , 3]
4>>> a
5[3 , 1 , 2]
La fonction sorted() supporte aussi l’argument reverse=True :
1>> > a = [3 , 1 , 2]
2>> > s ort ed ( a, r ev erse = T rue )
3[3 , 2 , 1]
4>>> a
5[3 , 1 , 2]
11.1.7 .reverse()
La méthode .reverse() inverse une liste :
1>> > a = [3 , 1 , 2]
2>> > a . reverse ()
3>>> a
4[2 , 1 , 3]
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 89
Chapitre 11. Plus sur les listes 11.2. Construction d’une liste par itération
11.1.8 .count()
La méthode .count() compte le nombre d’éléments (passés en argument) dans une liste :
1>>> a = [1 , 2, 4, 3, 1, 1]
2>> > a . coun t (1)
33
4>> > a . coun t (4)
51
6>> > a . coun t (2 3)
70
11.1.9 Particularités des méthodes associées aux listes
— De nombreuses méthodes mentionnées précédemment (.append(),.sort(), etc.) modifient la liste mais ne renvoient
rien, c’est-à-dire qu’elles ne renvoient pas d’objet récupérable dans une variable. Il s’agit d’un exemple d’utilisation
de méthode (donc de fonction particulière) qui fait une action mais qui ne renvoie rien. Pensez-y dans vos utilisa-
tions futures des listes : même si var = liste.reverse() est une instruction Python valide, elle n’a aucun intérêt,
préférez-lui liste.reverse().
Remarque
Pour exprimer la même idée, la documentation parle de modification de la liste « sur place » (in place en anglais) :
1>> > l is te = [1 , 2 , 3]
2>> > help ( liste . r everse )
3Help on built - in f unct ion re vers e :
4
5reverse () method of builtins . list instanc e
6Reverse * IN PLACE *.
Cela signifie que la liste est modifiée « sur place », c’est-à-dire dans la méthode au moment où elle s’exécute. La liste
étant modifiée « en dur » dans la méthode, cette dernière ne renvoie donc rien. L’explication du mécanisme sous-jacent vous
sera donnée dans la rubrique 12.4 Portée des listes du chapitre 12 Plus sur les fonctions.
— Certaines méthodes ou instructions des listes décalent les indices d’une liste (par exemple .insert(),del, etc.).
— Enfin, pour obtenir une liste exhaustive des méthodes disponibles pour les listes, utilisez la fonction dir(ma_liste)
(ma_liste étant une liste).
11.2 Construction d’une liste par itération
La méthode .append() est très pratique car on peut l’utiliser pour construire une liste au fur et à mesure des itérations
d’une boucle.
Pour cela, il est commode de définir préalablement une liste vide de la forme ma_liste = []. Voici un exemple où une
chaîne de caractères est convertie en liste :
1>> > seq = " CAA AGGTA ACGC "
2>>> seq_list = []
3>>> seq _list
4[]
5>> > fo r ba se in seq :
6... seq _lis t . ap pend ( b ase )
7...
8>>> seq _list
9['C','A','A','A','G','G','T','A','A','C','G','C']
Remarquez que dans cet exemple, vous pouvez directement utiliser la fonction list() qui prend n’importe quel objet
séquentiel (liste, chaîne de caractères, etc.) et qui renvoie une liste :
1>> > seq = " CAA AGGTA ACGC "
2>> > l ist ( seq )
3['C','A','A','A','G','G','T','A','A','C','G','C']
Cette méthode est certes plus simple, mais il arrive parfois qu’on doive utiliser des boucles tout de même, comme lorsqu’on
lit un fichier. On rappelle que l’instruction list(seq) convertit un objet de type chaîne de caractères en un objet de type liste
(il s’agit donc d’une opération de casting). De même que list(range(10)) convertit un objet de type range en un objet de
type list.
90 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
11.3. Test d’appartenance Chapitre 11. Plus sur les listes
FIGURE 11.1 – Copie de liste.
11.3 Test d’appartenance
L’opérateur in teste si un élément fait partie d’une liste.
1liste = [1, 3, 5, 7, 9]
2>>> 3 in liste
3True
4>>> 4 in liste
5False
6>>> 3 not in liste
7False
8>>> 4 not in liste
9True
La variation avec not permet, a contrario, de vérifier qu’un élément n’est pas dans une liste.
11.4 Copie de listes
Il est très important de savoir que l’affectation d’une liste (à partir d’une liste préexistante) crée en réalité une référence
et non une copie :
1>> > x = [1 , 2 , 3]
2>>> y = x
3>>> y
4[1 , 2 , 3]
5>> > x [1] = -15
6>>> x
7[1 , -15 , 3 ]
8>>> y
9[1 , -15 , 3 ]
Vous voyez que la modification de xmodifie yaussi! Pour comprendre ce qui se passe nous allons de nouveau utiliser le
site Python Tutor avec cet exemple (Figure 11.1) :
Techniquement, Python utilise des pointeurs (comme dans le langage de programmation C) vers les mêmes objets. Python
Tutor l’illustre avec des flèches qui partent des variables xet yet qui pointent vers la même liste. Donc, si on modifie la liste
x, la liste yest modifiée de la même manière. Rappelez-vous de ceci dans vos futurs programmes car cela pourrait avoir des
effets désastreux!
Pour éviter ce problème, il va falloir créer une copie explicite de la liste initiale. Observez cet exemple :
1>> > x = [1 , 2 , 3]
2>>> y = x [:]
3>> > x [1] = -15
4>>> y
5[1 , 2 , 3]
L’instruction x[:] a créé une copie « à la volée » de la liste x. Vous pouvez utiliser aussi la fonction list() qui renvoie
explicitement une liste :
1>> > x = [1 , 2 , 3]
2>> > y = l ist ( x)
3>> > x [1] = -15
4>>> y
5[1 , 2 , 3]
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 91
Chapitre 11. Plus sur les listes 11.5. Liste de compréhension
FIGURE 11.2 – Copie de liste avec une tranche [:] et la fonction list().
Si on regarde à nouveau dans Python Tutor (Figure 11.2), on voit clairement que l’utilisation d’une tranche [:] ou de la
fonction list() crée des copies explicites. Chaque flèche pointe vers une liste différente, indépendante des autres.
Attention, les deux astuces précédentes ne fonctionnent que pour les listes à une dimension, autrement dit les listes qui ne
contiennent pas elles-mêmes d’autres listes. Voyez par exemple :
1>> > x = [[ 1 , 2] , [3 , 4 ]]
2>>> x
3[[1 , 2] , [3 , 4] ]
4>>> y = x [:]
5>> > x [ 1][1] = 55
6>>> x
7[[1 , 2] , [3 , 5 5]]
8>>> y
9[[1 , 2] , [3 , 5 5]]
et
1>> > y = l ist ( x)
2>> > x [ 1][1] = 77
3>>> x
4[[1 , 2] , [3 , 7 7]]
5>>> y
6[[1 , 2] , [3 , 7 7]]
La méthode de copie qui fonctionne à tous les coups consiste à appeler la fonction deepcopy() du module copy.
1>>> import copy
2>> > x = [[ 1 , 2] , [3 , 4 ]]
3>>> x
4[[1 , 2] , [3 , 4] ]
5>> > y = c opy . d ee pcop y (x)
6>> > x [ 1][1] = 99
7>>> x
8[[1 , 2] , [3 , 9 9]]
9>>> y
10 [[1 , 2] , [3 , 4] ]
11.5 Liste de compréhension
Conseil : pour les débutants, vous pouvez passer cette rubrique.
En Python, la notion de liste de compréhension (ou compréhension de listes) représente une manière originale et très
puissante de générer des listes. La syntaxe de base consiste au moins en une boucle for au sein de crochets précédés d’une
variable (qui peut être la variable d’itération ou pas ) :
92 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
11.6. Exercices Chapitre 11. Plus sur les listes
1>>> [i for i in range (10)]
2[0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
3>>> [2 for i in range (10)]
4[2 , 2 , 2 , 2 , 2 , 2 , 2, 2, 2, 2]
Pour plus de détails, consultez à ce sujet le site de Python 1et celui de Wikipédia 2.
Voici quelques exemples illustrant la puissance des listes de compréhension.
11.5.1 Nombres pairs compris entre 0 et 30
1>>> print ([ i for i in range (31) if i % 2 == 0])
2[0 , 2 , 4 , 6, 8 , 10 , 12 , 14 , 16 , 18 , 20 , 22 , 24 , 26 , 28 , 30]
11.5.2 Jeu sur la casse des mots d’une phrase
1>>> message = "C 'est sympa la BioInfo "
2>> > msg_lst = me ssage . split ()
3>> > p rin t ([[ m . up per () , l en ( m)] fo r m in m sg _lst ])
4[["C'ES T ", 5] , [ 'SYMPA ', 5] , [ 'LA ', 2] , [ 'BIOINFO ', 7]]
11.5.3 Formatage d’une séquence avec 60 caractères par ligne
Exemple d’une séquence constituée de 150 alanines :
1# Exemple d'une s é quen ce de 150 a lanin es .
2>>> seq = "A" * 150
3>>> width = 60
4>> > s eq _s pl it = [ seq [i: i + wi dth ] fo r i in ran ge (0 , l en ( seq ) , wi dt h )]
5>> > p rin t ("\ n ". join ( s eq_s pl it ) )
6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
7AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
11.5.4 Formatage FASTA d’une séquence (avec la ligne de commentaire)
Exemple d’une séquence constituée de 150 alanines :
1>> > com = " Sé quen ce de 150 a lanines "
2>>> seq = "A" * 150
3>>> width = 60
4>> > s eq _s pl it = [ seq [i: i + wi dth ] fo r i in ran ge (0 , l en ( seq ) , wi dt h )]
5>> > pri nt (" >"+ com +"\ n "+ "\ n ". join ( se q_ sp lit ))
6>s é quence de 150 a lani nes
7AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
9AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
11.5.5 Sélection des carbones alpha dans un fichier pdb
Exemple avec la structure de la barstar 3:
1>> > w ith op en ("1 b ta . pdb ", "r ") as f _pd b :
2... CA_lines = [ line for line in f_pdb if line .startswith (" ATOM ")
3and line [ 12 :16] . strip () == " CA "]
4...
5>> > p rin t ( len ( CA_ li nes ))
689
11.6 Exercices
Conseil : pour ces exercices, créez des scripts puis exécutez-les dans un shell.
1. http://www.python.org/dev/peps/pep-0202/
2. http://fr.wikipedia.org/wiki/Comprehension_de_liste
3. http://www.rcsb.org/pdb/explore.do?structureId=1BTA
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 93
Chapitre 11. Plus sur les listes 11.6. Exercices
11.6.1 Tri de liste
Soit la liste de nombres [8, 3, 12.5, 45, 25.5, 52, 1]. Triez les nombres de cette liste par ordre croissant, sans
utiliser la fonction sort(). Les fonctions et méthodes min(),.append() et .remove() vous seront utiles.
11.6.2 Séquence d’ADN aléatoire
Créez une fonction seq_alea() qui prend comme argument un entier positif taille représentant le nombre de bases de
la séquence et qui renvoie une séquence d’ADN aléatoire sous forme d’une liste de bases. Utilisez la méthode .append()
pour ajouter les différentes bases à la liste et la fonction random.choice() du module random pour choisir une base parmi
les 4 possibles.
Utilisez cette fonction pour générer aléatoirement une séquence d’ADN de 15 bases.
11.6.3 Séquence d’ADN complémentaire inverse
Créez une fonction comp_inv() qui prend comme argument une séquence d’ADN sous la forme d’une chaîne de ca-
ractères, qui renvoie la séquence complémentaire inverse sous la forme d’une autre chaîne de caractères et qui utilise des
méthodes associées aux listes.
Utilisez cette fonction pour transformer la séquence d’ADN TCTGTTAACCATCCACTTCG en sa séquence complémentaire
inverse.
Rappel : la séquence complémentaire inverse doit être « inversée ». Par exemple, la séquence complémentaire inverse de
la séquence ATCG est CGAT.
11.6.4 Doublons
Soit la liste de nombres liste = [5, 1, 1, 2, 5, 6, 3, 4, 4, 4, 2].
À partir de liste, créez une nouvelle liste sans les doublons, triez-la et affichez-la.
11.6.5 Séquence d’ADN aléatoire 2
Créez une fonction seq_alea_2() qui prend comme argument un entier et quatre floats représentant respectivement la
longueur de la séquence et les pourcentages de chacune des 4 bases A, T, G et C. La fonction générera aléatoirement une
séquence d’ADN qui prend en compte les contraintes fournies en arguments et renverra la séquence sous forme d’une liste.
Utilisez cette fonction pour générer aléatoirement une séquence d’ADN de 50 bases contenant 10 % de A, 30 % de T, 50
%deGet10%deC.
Conseil : la fonction random.shuffle() du module random vous sera utile.
11.6.6 Le nombre mystère
Trouvez le nombre mystère qui répond aux conditions suivantes :
—Il est composé de 3 chiffres.
—Il est strictement inférieur à 300.
—Il est pair.
—Deux de ses chiffres sont identiques.
—La somme de ses chiffres est égale à 7.
On vous propose d’employer une méthode dite « brute force », c’est-à-dire d’utiliser une boucle et à chaque itération de
tester les différentes conditions.
11.6.7 Triangle de Pascal (exercice +++)
Voici le début du triangle de Pascal :
11
21 1
31 2 1
41 3 3 1
514641
61 5 10 10 5 1
7[...]
94 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
11.6. Exercices Chapitre 11. Plus sur les listes
Déduisez comment une ligne est construite à partir de la précédente. Par exemple, à partir de la ligne 2 (1 1), construisez
la ligne suivante (ligne 3 : 121) et ainsi de suite.
Implémentez cette construction en Python. Généralisez à l’aide d’une boucle.
Écrivez dans un fichier pascal.out les 10 premières lignes du triangle de Pascal.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 95
Chapitre 12
Plus sur les fonctions
Avant d’aborder ce chapitre, nous vous conseillons de relire le chapitre 9 Fonctions et de bien en assimiler toutes les notions
(et aussi d’en faire les exercices). Nous avons vu dans ce chapitre 9 le concept puissant et incontournable que représentent les
fonctions. Nous avons également introduit la notion de variables locales et globales.
Dans ce chapitre, nous allons aller un peu plus loin sur la visibilité de ces variables dans et hors des fonctions, et aussi voir
ce qui se passe lorsque ces variables sont des listes. Attention, la plupart des lignes de code ci-dessous sont données à titre
d’exemple pour bien comprendre ce qui se passe, mais nombre d’entre elles sont des aberrations en terme de programmation.
Nous ferons un récapitulatif des bonnes pratiques à la fin du chapitre. Enfin, nous vous conseillons de tester tous les exemples
ci-dessous avec le site Python Tutor 1afin de suivre l’état des variables lors de l’exécution des exemples.
12.1 Appel d’une fonction dans une fonction
Dans le chapitre 9 nous avons vu des fonctions qui étaient appelées depuis le programme principal. Il est en fait possible
d’appeler une fonction depuis une autre fonction. Et plus généralement, on peut appeler une fonction de n’importe où à partir
du moment où elle est visible par Python (c’est-à-dire chargée dans la mémoire). Observez cet exemple :
1# dé fin ition des f onct ions
2def p olyn ome (x):
3re tu rn ( x **2 - 2* x + 1)
4
5de f c al c_ va ls ( debut , fin ):
6liste_vals = []
7for x in range ( debut , fin + 1):
8lis te_va ls . app end ( po lyno me ( x))
9return lis te_vals
10
11 # progra mme pr incipal
12 pr int ( c alc_ va ls ( -5 , 5))
Nous appelons depuis le programme principal la fonction calc_vals(), puis à l’intérieur de celle-ci nous appelons
l’autre fonction polynome(). Regardons ce que Python Tutor nous montre lorsque la fonction polynome() est exécutée dans
la Figure 12.1.
L’espace mémoire alloué à polynome() est grisé, indiquant que cette fonction est en cours d’exécution. La fonction
appelante calc_vals() est toujours là (sur un fond blanc) car son exécution n’est pas terminée. Elle est en quelque sorte
figée dans le même état qu’avant l’appel de polynome(), et on pourra ainsi noter que ses variables locales (debut,fin,
liste_vals et x) sont toujours là . De manière générale, les variables locales d’une fonction ne seront détruites que lorsque
l’exécution de celle-ci sera terminée. Dans notre exemple, les variables locales de calc_vals() ne seront détruites que
lorsque la boucle sera terminée et que la liste liste_vals sera retournée au programme principal. Enfin, notez bien que la
fonction calc_vals() appelle la fonction polynome() à chaque itération de la boucle.
Ainsi, le programmeur est libre de faire tous les appels qu’il souhaite. Une fonction peut appeler une autre fonction, cette
dernière peut appeler une autre fonction et ainsi de suite (et autant de fois qu’on le veut). Une fonction peut même s’appeler
elle-même, cela s’appelle une fonction récursive (voir la rubrique suivante). Attention toutefois à retrouver vos petits si vous
vous perdez dans les appels successifs!
1. http://www.pythontutor.com/
96
12.2. Fonctions récursives Chapitre 12. Plus sur les fonctions
FIGURE 12.1 – Appel d’une fonction dans une fonction.
12.2 Fonctions récursives
Conseil : pour les débutants, vous pouvez passer cette rubrique.
Une fonction récursive est une fonction qui s’appelle elle-même. Les fonctions récursives permettent d’obtenir une effica-
cité redoutable dans la résolution de certains algorithmes comme le tri rapide 2(en anglais quicksort).
Oublions la recherche d’efficacité pour l’instant et concentrons-nous sur l’exemple de la fonction mathématique factorielle.
Nous vous rappelons que la factorielle s’écrit avec un !et se définit de la manière suivante :
3! =3×2×1=6
4! =4×3×2×1=30
n!=n×n−1×.. . ×2×1
Voici le code Python avec une fonction récursive :
1def calc_factorielle(nb):
2if nb == 1:
3return 1
4else:
5return nb * ca lc_fa ctorie lle ( nb - 1)
6
7# prog principal
8print(calc_factorielle(4))
Pas très facile à comprendre, n’est-ce pas? À nouveau, nous nous aidons de Python Tutor pour visualiser ce qui se passe
dans la figure 12.2 (nous vous conseillons bien sûr de tester vous-même cet exemple) :
Ligne 8, on appelle la fonction calc_factorielle() en passant comme argument l’entier 4. Dans la fonction, la variable
locale qui récupère cet argument est nb. Au sein de la fonction, celle-ci se rappelle elle-même (ligne 5), mais cette fois-ci en
passant la valeur 3. Au prochain appel, ce sera avec la valeur 2, puis finalement 1. Dans ce dernier cas, le test if nb == 1:
est vrai et l’instruction return 1 sera exécutée. À ce moment précis de l’exécution, les appels successifs forment une sorte
de pile (voir la figure 12.2). La valeur 1 sera ainsi renvoyée au niveau de l’appel précédent, puis le résultat 2 ×1=2 (où 2
correspond à nb et 1 provient de calc_factorielle(nb - 1) soit 1) va être renvoyé à l’appel précédent, puis 3 ×2=6
(où 3 correspond à nb et 2 provient de calc_factorielle(nb - 1) soit 2) va être renvoyé à l’appel précédent, pour finir
par 4 ×6=24 (où 4 correspond à nb et 6 provient de calc_factorielle(nb - 1) soit 6), soit la valeur de 4!. Les appels
successifs vont donc se « dépiler » et nous reviendrons dans le programme principal.
2. https://fr.wikipedia.org/wiki/Tri_rapide
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 97
Chapitre 12. Plus sur les fonctions 12.3. Portée des variables
FIGURE 12.2 – Fonction récursive : factorielle.
Même si les fonctions récursives peuvent être ardues à comprendre, notre propos est ici de vous illustrer qu’une fonction
qui en appelle une autre (ici il s’agit d’elle-même) reste « figée » dans le même état, jusqu’à ce que la fonction appelée lui
renvoie une valeur.
12.3 Portée des variables
Il est très important lorsque l’on manipule des fonctions de connaître la portée des variables (scope en anglais), c’est-à-dire
savoir là où elles sont visibles. On a vu que les variables créées au sein d’une fonction ne sont pas visibles à l’extérieur de
celle-ci car elles étaient locales à la fonction. Observez le code suivant :
1>>> def ma_fonction ():
2... x = 2
3... print (f"x vaut {x} dans la fonction ")
4...
5>>> ma_fonction ()
6x vaut 2 dans la fonction
7>> > print ( x)
8Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
9File " < stdin >" , line 1, in <module >
10 Nam eErr or : name 'x'is not defined
Lorsque Python exécute le code de la fonction, il connaît le contenu de la variable x. Par contre, de retour dans le module
principal (dans ce cas, il s’agit de l’interpréteur Python), il ne la connaît plus, d’où le message d’erreur.
De même, une variable passée en argument est considérée comme locale lorsqu’on arrive dans la fonction :
1>> > def m a_fo nctio n (x ):
2... print (f"x vaut {x} dans la fonction ")
3...
4>>> ma_fonction (2)
5x vaut 2 dans la fonction
6>> > print ( x)
7Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
8File " < stdin >" , line 1 , in ?
9Nam eErr or : name 'x'is not defined
Lorsqu’une variable est déclarée dans le programme principal, elle est visible dans celui-ci ainsi que dans toutes les
fonctions. On a vu qu’on parlait de variable globale :
98 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
12.4. Portée des listes Chapitre 12. Plus sur les fonctions
1>>> def ma_fonction ():
2... pr int ( x)
3...
4>>> x = 3
5>>> ma_fonction ()
63
7>> > print ( x)
83
Dans ce cas, la variable xest visible dans le module principal et dans toutes les fonctions du module. Toutefois, Python ne
permet pas la modification d’une variable globale dans une fonction :
1>>> def ma_fonction ():
2... x = x + 1
3...
4>>> x = 1
5>>> ma_fonction ()
6Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
7File " < stdin >" , line 1, in <module >
8File " < stdin >" , line 2, in fct
9Unb oundLo calErr or : local variable 'x'referen ced before assignment
L’erreur renvoyée montre que Python pense que xest une variable locale qui n’a pas été encore assignée. Si on veut
vraiment modifier une variable globale dans une fonction, il faut utiliser le mot-clé global :
1>>> def ma_fonction ():
2... global x
3... x = x + 1
4...
5>>> x = 1
6>>> ma_fonction ()
7>>> x
82
Dans ce dernier cas, le mot-clé global a forcé la variable xà être globale plutôt que locale au sein de la fonction.
12.4 Portée des listes
Attention
Les exemples de cette partie représentent des absurdités en termes de programmation. Ils sont donnés à titre indicatif pour
comprendre ce qui se passe, mais il ne faut surtout pas s’en inspirer!
Soyez extrêmement attentifs avec les types modifiables (tels que les listes) car vous pouvez les changer au sein d’une
fonction :
1>>> def ma_fonction ():
2... liste [1] = -127
3...
4>> > liste = [1 ,2 ,3]
5>>> ma_fonction ()
6>>> liste
7[1 , -127 , 3]
De même, si vous passez une liste en argument, elle est modifiable au sein de la fonction :
1>> > def m a_fo nctio n (x ):
2... x [1 ] = -15
3...
4>> > y = [1 ,2 ,3]
5>> > ma_f onction (y)
6>>> y
7[1 , -15 , 3 ]
Pour bien comprendre l’origine de ce comportement, utilisons à nouveau le site Python Tutor 3. La figure 12.3 vous montre
le mécanisme à l’oeuvre lorsqu’on passe une liste à une fonction.
L’instruction pass dans la fonction est une instruction Python qui ne fait rien. Elle est là car une fonction ne peut être vide
et doit contenir au moins une instruction Python valide.
On voit très clairement que la variable liste passée en argument lors de l’appel de la fonction d’une part, et la variable
locale liste_tmp au sein de la fonction d’autre part, pointent vers le même objet dans la mémoire. Ainsi, si on modifie
3. http://www.pythontutor.com/
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 99
Chapitre 12. Plus sur les fonctions 12.5. Règle LGI
FIGURE 12.3 – Passage d’une liste à une fonction.
liste_tmp, on modifie aussi liste. C’est exactement le même mécanisme que pour la copie de listes (cf. rubrique 11.4
Copie de listes du chapitre 11 Plus sur les listes).
Si vous voulez éviter les problèmes de modification malencontreuse d’une liste dans une fonction, utilisez des tuples (ils
seront présentés dans le chapitre 13 Dictionnaires et tuples), Python renverra une erreur car ces derniers sont non modifiables.
Une autre solution pour éviter la modification d’une liste, lorsqu’elle est passée comme argument à une fonction, est de la
passer explicitement (comme nous l’avons fait pour la copie de liste) afin qu’elle reste intacte dans le programme principal.
1>> > def m a_fo nctio n (x ):
2... x [1 ] = -15
3...
4>> > y = [1 , 2 , 3]
5>> > m a_ fo nc tion (y [:])
6>>> y
7[1 , 2 , 3]
8>> > m a_ fo nc tion ( list ( y ))
9>>> y
10 [1 , 2 , 3]
Dans ces deux derniers exemples, une copie de yest créée à la volée lorsqu’on appelle la fonction, ainsi la liste ydu
module principal reste intacte.
D’autres suggestions sur l’envoi de liste dans une fonction vous sont données dans la rubrique Recommandations ci-
dessous.
12.5 Règle LGI
Lorsque Python rencontre une variable, il va traiter la résolution de son nom avec des priorités particulières. D’abord il
va regarder si la variable est locale, puis si elle n’existe pas localement, il vérifiera si elle est globale et enfin si elle n’est pas
globale, il testera si elle est interne (par exemple la fonction len() est considérée comme une fonction interne à Python, elle
existe à chaque fois que vous lancez Python). On appelle cette règle la règle LGI pour locale, globale, interne. En voici un
exemple :
1>>> def ma_fonction ():
2... x = 4
3... pr int ( f" D ans la fo nc tion x v aut { x }")
4...
5>>> x = -15
6>>> ma_fonction ()
7Dans la fonction x vaut 4
8>> > p rint ( f " Dan s le mo dule p ri nc ip al x v aut { x }")
9Dans le module princ ipal x vaut -15
Dans la fonction, xa pris la valeur qui lui était définie localement en priorité sur la valeur définie dans le module principal.
Conseil
100 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
12.6. Recommandations Chapitre 12. Plus sur les fonctions
Même si Python peut reconnaître une variable ayant le même nom que ses propres fonctions ou variables internes, évitez
de les utiliser car ceci rendra votre code confus!
De manière générale la règle LGI découle de la manière dont Python gère ce que l’on appelle « les espaces de noms ».
C’est cette gestion qui définit la portée (visibilité) de chaque variable. Nous en parlerons plus longuement dans le chapitre 19
Avoir la classe avec les objets.
12.6 Recommandations
12.6.1 Évitez les variables globales
Dans ce chapitre nous avons joué avec les fonctions (et les listes) afin de vous montrer comment Python réagissait. Toute-
fois, notez bien que l’utilisation de variables globales est à bannir définitivement de votre pratique de la programmation.
Parfois on veut faire vite et on crée une variable globale visible partout dans le programme (donc dans toutes les fonctions),
car « Ça va plus vite, c’est plus simple ». C’est un très mauvais calcul, ne serait-ce que parce que vos fonctions ne seront pas
réutilisables dans un autre contexte si elles utilisent des variables globales! Ensuite, arriverez-vous à vous relire dans six
mois? Quelqu’un d’autre pourrait-il comprendre votre programme? Il existe de nombreuses autres raisons 4que nous ne
développerons pas ici, mais libre à vous de consulter de la documentation externe.
Heureusement, Python est orienté objet et permet « d’encapsuler » des variables dans des objets et de s’affranchir défini-
tivement des variables globales (nous verrons cela dans le chapitre 19 Avoir la classe avec les objets). En attendant, et si vous
ne souhaitez pas aller plus loin sur les notions d’objet (on peut tout à fait « pythonner » sans cela), retenez la chose suivante
sur les fonctions et les variables globales :
Conseil
Plutôt que d’utiliser des variables globales, passez vos variables explicitement aux fonctions comme des argument(s).
12.6.2 Modification d’une liste dans une fonction
Concernant les fonctions qui modifient une liste, nous vous conseillons de l’indiquer clairement dans votre code. Pour
cela, faites en sorte que la fonction renvoie la liste modifiée et de récupérer cette liste renvoyée dans une variable portant le
même nom. Par exemple :
1def a jo ute_ un ( lis te ):
2for i nd ice in ra nge ( len ( lis te )):
3li ste [ i ndice ] += 1
4return liste
5
6# Program me prin cipa l .
7liste_notes = [10 , 8, 16, 7, 15]
8lis te_notes = ajoute_ un ( lis te_no tes )
9print ( lis te_no tes )
La ligne 8 indique que la liste liste_notes passée à la fonction est écrasée par la liste renvoyée par la fonction.
Le code suivant produirait la même sortie :
1def a jo ute_ un ( lis te ):
2for i nd ice in ra nge ( len ( lis te )):
3li ste [ i ndice ] += 1
4
5# Program me prin cipa l .
6liste_notes = [10 , 8, 16, 7, 15]
7ajoute _un ( li ste_n otes )
8print ( lis te_no tes )
Cela reste toutefois moins intuitif car il n’est pas évident de comprendre que la liste est modifiée dans la fonction en lisant
la ligne 7. Dans un tel cas, il serait essentiel d’indiquer dans la documentation de la fonction que la liste est modifiée « sur
place » (in place en anglais) dans la fonction. Vous verrez dans le chapitre 14 Création de modules comment documenter vos
fonctions.
4. http://wiki.c2.com/?GlobalVariablesAreBad
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 101
Chapitre 12. Plus sur les fonctions 12.7. Exercices
Conseil
Pour les raisons évoquées ci-dessus, nous vous conseillons de privilégier la première version :
1lis te_notes = ajoute_ un ( lis te_no tes )
12.6.3 Conclusion
Vous connaissez maintenant les fonctions sous tous leurs angles. Comme indiqué en introduction du chapitre 9, elles sont
incontournables et tout programmeur se doit de les maîtriser. Voici les derniers conseils que nous pouvons vous donner :
— Lorsque vous débutez un nouveau projet de programmation, posez-vous la question : « Comment pourrais-je décom-
poser en blocs chaque tâche à effectuer, chaque bloc pouvant être une fonction? ». Et n’oubliez pas que si une fonction
s’avère trop complexe, vous pouvez la décomposer en d’autres fonctions.
— Au risque de nous répéter, forcez-vous à utiliser des fonctions en permanence. Pratiquez, pratiquez. . . et pratiquez
encore!
12.7 Exercices
Conseil : pour le second exercice, créez un script puis exécutez-le dans un shell.
12.7.1 Prédire la sortie
Prédisez le comportement des codes suivants, sans les recopier dans un script ni dans l’interpréteur Python :
Code 1
1def hel lo ( preno m ):
2pr int ( f" Bo njou r { p ren om }")
3
4
5# Program me prin cipa l .
6hello (" Patrick ")
7pr int ( x)
Code 2
1def hel lo ( preno m ):
2pr int ( f" Bo njou r { p ren om }")
3
4
5# Program me prin cipa l .
6x = 10
7hello (" Patrick ")
8pr int ( x)
Code 3
1def hel lo ( preno m ):
2pr int ( f" Bo njou r { p ren om }")
3pr int ( x)
4
5
6# Program me prin cipa l .
7x = 10
8hello (" Patrick ")
9pr int ( x)
Code 4
1def hel lo ( preno m ):
2x = 42
3pr int ( f" Bo njou r { p ren om }")
4pr int ( x)
5
6
7# Program me prin cipa l .
102 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
12.7. Exercices Chapitre 12. Plus sur les fonctions
8x = 10
9hello (" Patrick ")
10 pr int ( x)
12.7.2 Passage de liste à une fonction
Créez une fonction ajoute_nb_alea() qui prend en argument une liste et qui ajoute un nombre entier aléatoire entre -10
et 10 (inclus) à chaque élément. La fonction affichera à l’écran cette nouvelle liste modifiée.
Dans le programme principal, on effectuera les actions suivantes :
1. Créez une variable ma_liste = [7, 3, 8, 4, 5, 1, 9, 10, 2, 6].
2. Affichez ma_liste à l’écran.
3. Appelez la fonction ajoute_nb_alea() en lui passant ma_liste en argument.
4. Affichez à nouveau ma_liste à l’écran.
Comment expliquez-vous le résultat obtenu?
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 103
Chapitre 13
Containers, dictionnaires, tuples et sets
Dans ce chapitre nous allons voir trois nouveaux types d’objet qui s’avèrent extrêmement utiles : les dictionnaires, les
tuples et les sets. Comme les listes ou les chaînes de caractères, ces trois nouveaux types sont appelés communémement des
containers. Avant d’aborder en détail ces nouveaux types, nous allons définir les containers et leurs propriétés.
13.1 Containers
13.1.1 Définition
Définition
Un container est un nom générique pour définir un objet Python qui contient une collection d’autres objets.
Les containers que nous connaissons depuis le début de ce cours sont les listes et les chaînes de caractères. Même si on ne
l’a pas vu explicitement, les objets de type range sont également des containers.
Dans la section suivante, nous allons examiner les différentes propriétés des containers. A la fin de ce chapitre, nous ferons
un tableau récapitulatif de ces propriétés.
13.1.2 Propriétés
Examinons d’abord les propriétés qui caractérisent tous les types de container.
— Capacité à supporter le test d’appartenance. Souvenez-vous, il permettait de vérifier si un élément était présent dans
une liste. Cela fonctionne donc aussi sur les chaînes de caractères ou tout autre container :
1>> > l = [1 , 2 , 3]
2>>> 1 in l
3True
4>> > " to " in " t oto "
5True
— Capacité à supporter la fonction len() renvoyant la longueur du container.
Voici d’autres propriétés générales que nous avons déjà croisées. Un container peut être :
—ordonné (ordered en anglais) : il y a un ordre précis des éléments; cet ordre correspond à celui utilisé lors de la
création ou de la modification du container (si cela est permis); ce même ordre est utilisé lorqu’on itère dessus;
—indexable (subscriptable en anglais) : on peut retrouver un élément par son indice (i.e. sa position dans le container)
ou plusieurs éléments avec une tranche; en général, tout container indexable est ordonné;
—itérable (iterable en anglais) : on peut faire une boucle dessus.
Certains containers sont appelés objets séquentiels ou séquence.
Définition
Un objet séquentiel ou séquence est un container itérable, ordonné et indexable. Les objets séquentiels sont les listes, les
chaînes de caractères, les objets de type range, ainsi que les tuples (cf. plus bas).
104
13.1. Containers Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets
Une autre propriété importante que l’on a déjà croisée et qui nous servira dans ce chapitre concerne la possiblité ou non
de modifier un objet.
— Un objet est dit non modifiable lorsqu’on ne peut pas le modifier, ou lorsqu’on ne peut pas en modifier un de ses
éléments si c’est un container. On parle aussi d’objet immuable 1(immutable object en anglais). Cela signifie qu’une
fois créé, Python ne permet plus de le modifier par la suite.
Qu’en est-il des objets que nous connaissons? Les listes sont modifiables, on peut modifier un ou plusieurs de ses éléments.
Tous les autres types que nous avons vus précédemment sont quant à eux non modifiables : les chaînes de caractères ou strings,
les objets de type range, mais également des objets qui ne sont pas des containers comme les entiers, les floats et les booléens.
On comprend bien l’immutabilité des strings comme vu au chapitre 10, mais c’est moins évident pour les entiers, floats
ou booléens. Nous allons démontrer cela, mais avant nous avons besoin de définir la notion d’identifiant d’un objet.
Définition
L’identifiant d’un objet est un nombre entier qui est garanti constant pendant toute la durée de vie de l’objet. Cet identifiant
est en général unique pour chaque objet. Toutefois, pour des raisons d’optimisation, Python crée parfois le même identifiant
pour deux objets non modifiables différents qui ont la même valeur. L’identifiant peut être assimilé à l’adresse mémoire de
l’objet qui elle aussi est unique. En Python, on utilise la fonction interne id() qui prend en argument un objet et renvoie son
identifiant.
Maintenant que l’identifiant est défini, regardons l’exemple suivant qui montre l’immutabilité des entiers.
1>>> a = 4
2>>> id (a)
3140318876873440
4>>> a = 5
5>>> id (a)
6140318876873472
En ligne 1 on définit l’entier apuis on regarde son identifiant. En ligne 4, on pourrait penser que l’on modifie a. Toutefois,
on voit que son identifiant en ligne 6 est différent de la ligne 3. En fait, l’affectation en ligne 4 a=5écrase l’ancienne variable
aet en crée une nouvelle, ce n’est pas la valeur de aqui a été changée puisque l’identifiant n’est plus le même. Le même
raisonnement peut être tenu pour les autres types numériques comme les floats et booléens. Si on regarde maintenant ce qu’il
se passe pour une liste :
1>> > l = [1 , 2 , 3]
2>>> id (l)
3140318850324832
4>> > l [1] = -15
5>>> id (l)
6140318850324832
7>> > l . appe nd (5)
8>>> id (l)
9140318850324832
La liste la été modifiée en ligne 4 (changement de l’élément d’indice 1) et en ligne 7 (ajout d’un élément). Pour autant,
l’identifiant de cette liste est resté identique tout du long. Ceci démontre la mutabilité des listes : quelle que soit la manière
dont on modifie une liste, celle-ci garde le même identifiant.
— Une dernière propriété importante est la capacité d’un container (ou tout autre objet Python) à être hachable.
Définition
Un objet Python est dit hachable (hashable en anglais) s’il est possible de calculer une valeur de hachage sur celui-ci
avec la fonction interne hash(). En programmation, la valeur de hachage peut être vue comme une empreinte numérique de
l’objet. Elle est obtenue en passant l’objet dans une fonction de hachage et dépend du contenu de l’objet. En Python, cette
empreinte est comme dans la plupart des langages de programmation un entier. Au sein d’une même session Python, deux
objets hachables qui ont un contenu identique auront strictement la même valeur de hachage.
Attention
La valeur de hachage d’un objet renvoyée par la fonction hash() n’a pas le même sens que son identifiant renvoyé par
la fonction id(). La valeur de hachage est obtenue en « moulinant » le contenu de l’objet dans une fonction de hachage.
1. https://fr.wikipedia.org/wiki/Objet_immuable
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 105
Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets 13.1. Containers
L’identifiant est quant à lui attribué par Python à la création de l’objet. Il est constant tout le le long de la durée de vie de
l’objet, un peu comme une carte d’identité. Tout objet a un un identifiant, mais il doit être hachable pour avoir une valeur de
hachage.
Pour aller plus loin
Pour aller plus loin, vous pouvez consulter la page Wikipedia sur les fonctions de hachage 2.
Pourquoi évoquer cette propriété de hachabilité? D’abord, parce-qu’elle est étroitement liée à l’immutabilité. En effet, un
objet non modifiable est la plupart du temps hachable. Cela permet de l’identifier en fonction de son contenu. Par ailleurs,
l’hachabilité est une implémentation qui permet un accès rapide aux éléments des containers de type dictionnaire ou set
(cf. rubriques suivantes).
Les objets hachables sont les chaînes de caractères, les entiers, les floats, les booléens, les objets de type range, les
tuples (sous certaines conditions) et les frozensets ; par contre, les listes, les sets et les dictionnaires sont non hachables. Les
dictionnaires, tuples, sets et frozensets seront vus plus bas dans ce chapitre.
Voici un exemple :
1>>> hash (" Plouf ")
25085648805260210718
3>>> hash (5)
45
5>>> hash(3.14)
6322818021289917443
7>> > hash ([1 , 2 , 3])
8Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
9File " < stdin >" , line 1, in <module >
10 Typ eE rror : un ha shab le type : 'list '
Les valeurs de hachage renvoyées par la fonction hash() de Python sont systématiquement des entiers. Par contre, Python
renvoie une erreur pour une liste car elle est non hachable.
13.1.3 Containers de type range
Revenons rapidement sur les objets de type range. Jusqu’à maintenant, on s’en est servi pour faire des boucles ou générer
des listes de nombres. Toutefois, on a vu ci-dessus qu’ils étaient aussi des containers. Ils sont ordonnés, indexables, itérables,
hachables et non modifiables.
1>>> r = range (3)
2>> > r [0]
30
4>> > r [ 0:1 ]
5ra ng e (0 , 1)
6>>> for i in r :
7... pr int ( i)
8...
90
10 1
11 2
12 >> > r [2] = 10
13 Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
14 File " < stdin >" , line 1, in <module >
15 Typ eErr or : 'range 'object does not support item ass ignment
16 >> > hash (r)
17 5050907061201647097
La tentative de modification d’un élément en ligne 12 conduit à la même erreur que lorsqu’on essaie de modifier un
caractère d’une chaîne de caractères. Comme pour la plupart des objets Python non modifiables, les objets de type range sont
hachables.
2. https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_de_hachage
106 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
13.2. Dictionnaires Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets
13.2 Dictionnaires
13.2.1 Définition
Les dictionnaires se révèlent très pratiques lorsque vous devez manipuler des structures complexes à décrire et que les
listes présentent leurs limites. Les dictionnaires sont des collections non ordonnées d’objets (ceci est vrai jusqu’à la version
3.6 de Python, voir remarque ci-dessous). Il ne s’agit pas d’objets séquentiels comme les listes ou chaînes de caractères, mais
plutôt d’objets dits de correspondance (mapping objects en anglais) ou tableaux associatifs. En effet, on accède aux valeurs
d’un dictionnaire par des clés. Ceci semble un peu confus? Regardez l’exemple suivant :
1>>> ani1 = {}
2>> > an i1 [" nom "] = " g ira fe "
3>>> ani1 [" taille "] = 5.0
4>>> ani1 [" poids "] = 1100
5>>> ani1
6{'nom ':'girafe ','taille ': 5.0 , 'poids ': 1100}
En premier, on définit un dictionnaire vide avec les accolades {} (tout comme on peut le faire pour les listes avec []).
Ensuite, on remplit le dictionnaire avec différentes clés ("nom","taille","poids") auxquelles on affecte des valeurs
("girafe",5.0,1100). Vous pouvez mettre autant de clés que vous voulez dans un dictionnaire (tout comme vous pouvez
ajouter autant d’éléments que vous voulez dans une liste).
Remarque
Jusqu’à la version 3.6 de Python, un dictionnaire était affiché sans ordre particulier. L’ordre d’affichage des éléments n’était
pas forcément le même que celui dans lequel il avait été rempli. De même lorsqu’on itérait dessus, l’ordre n’était pas garanti.
Depuis Python 3.7 (inclus), ce comportement a changé, un dictionnaire est toujours affiché dans le même ordre que celui
utilisé pour le remplir. De même, si on itère sur un dictionnaire, cet ordre est respecté. Ce détail provient de l’implémentation
interne des dictionnaires dans Python, mais cela nous concerne peu. Ce qui importe, c’est de se rappeler qu’on accède aux
éléments par des clés, donc cet ordre n’a pas d’importance spéciale sauf dans de rares cas.
On peut aussi initialiser toutes les clés et les valeurs d’un dictionnaire en une seule opération :
1>> > ani2 = {" nom ": " singe " , " poid s ": 70 , " taill e ": 1 .75 }
Mais rien ne nous empêche d’ajouter une clé et une valeur supplémentaire :
1>>> ani2 [" age "] = 15
Pour récupérer la valeur associée à une clé donnée, il suffit d’utiliser la syntaxe suivante dictionnaire["cle"]. Par
exemple :
1>>> ani1 [" taille "]
25.0
Après ce premier tour d’horizon, on voit tout de suite l’avantage des dictionnaires. Pouvoir retrouver des éléments par des
noms (clés) plutôt que par des indices. Les humains retiennent mieux les noms que les chiffres. Ainsi, l’usage des dictionnaires
rend en général le code plus lisible. Par exemple, si nous souhaitions stocker les coordonnées (x,y,z)d’un point dans l’espace :
coors = [0, 1, 2] pour la version liste, coors = {"x": 0, "y": 1, "z": 2} pour la version dictionnaire. Un lecteur
comprendra tout de suite que coors["z"] contient la coordonnée z, ce sera moins intuitif avec coors[2].
13.2.2 Objets utilisables comme clé
Toutes les clés de dictionnaire utilisées jusqu’à présent étaient des chaînes de caractères. On peut utiliser d’autres types
d’objets comme des entiers, des floats, voire même des tuples (cf. rubrique suivante), cela peut s’avérer parfois très utile. Une
règle est toutefois requise, les objets utilisés comme clé doivent être hachables (cf. rubrique précédente pour la définition).
Pourquoi les clés doivent être des objets hachables? C’est la raison d’être des dictionnaires, d’ailleurs ils sont aussi appelés
table de hachage 3dans d’autres langages comme Perl. Convertir chaque clé en sa valeur de hachage permet un accès très
rapide à chacun des éléments du dictionnaire ainsi que des comparaisons de clés entre dictionnaires extrêmement efficaces.
Même si on a vu que deux objets pouvaient avoir la même valeur de hachage, par exemple a=5et b=5, on ne peut mettre
qu’une seule fois la clé 5. Ceci assure que deux clés d’un même dictionnaire ont forcément une valeur de hachage différente.
3. https://fr.wikipedia.org/wiki/Table_de_hachage
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 107
Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets 13.2. Dictionnaires
Conseil
Malgré les possibilités offertes, nous vous conseillons de n’utiliser que des chaînes de caractères pour vos clés de diction-
naire lorsque vous débutez.
13.2.3 Itération sur les clés pour obtenir les valeurs
Si on souhaite voir toutes les associations clés / valeurs, on peut itérer sur un dictionnaire de la manière suivante :
1>>> ani2 = {'nom ':'singe ','poids ': 70 , 'taille ': 1.75}
2>> > for key in an i2 :
3... pr int ( key , ani2 [ key ])
4...
5poids 70
6nom singe
7taille 1.75
Par défaut, l’itération sur un dictionnaire se fait sur les clés. Dans cet exemple, la variable d’itération key prend successi-
vement la valeur de chaque clé, ani2[key] donne la valeur correspondant à chaque clé.
13.2.4 Méthodes .keys(),.values() et .items()
Les méthodes .keys() et .values() renvoient, comme vous vous en doutez, les clés et les valeurs d’un dictionnaire :
1>> > ani2 . keys ()
2d ic t_ ke ys ([ 'poids ','nom ','taille '])
3>> > ani2 . va lues ()
4dic t_va lues ([70 , 'singe ', 1.75])
Les mentions dict_keys et dict_values indiquent que nous avons à faire à des objets un peu particuliers. Ils ne sont
pas indexables (on ne peut pas retrouver un élément par indice, par exemple dico.keys()[0] renverra une erreur). Si besoin,
nous pouvons les transformer en liste avec la fonction list() :
1>> > ani2 . va lues ()
2d ic t_ va lu es ([ 'singe ', 70 , 1 .7 5])
3>> > list ( ani2 . v alu es ( ))
4['singe ', 70 , 1. 75]
Toutefois, ce sont des objets itérables, donc utilisables dans une boucle.
Conseil : pour les débutants, vous pouvez sauter cette fin de rubrique.
Enfin, il existe la méthode .items() qui renvoie un nouvel objet dict_items :
1>>> dico = {0: "t", 1: " o", 2: " t ", 3: " o "}
2>> > dico . it ems ()
3dict_items ([(0 , 't') , (1 , 'o') , (2 , 't') , (3 , 'o')])
Celui-ci n’est pas indexable (on ne peut pas retrouver un élément par un indice) mais il est itérable :
1>> > dico . it ems ()[2]
2Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
3File " < stdin >" , line 1, in <module >
4Typ eErr or : 'dict_items 'object is not sub scriptabl e
5>> > for key , val in dico . items ():
6... pr int ( key , va l )
7...
80 t
91 o
10 2 t
11 3 o
Notez la syntaxe particulière qui ressemble à la fonction enumerate() vue au chapitre 5 Boucles et comparaisons. On
itère à la fois sur key et sur val. On verra plus bas que cela peut-être utile pour construire des dictionnaires de compréhension.
13.2.5 Existence d’une clé ou d’une valeur
Pour vérifier si une clé existe dans un dictionnaire, on peut utiliser le test d’appartenance avec l’opérateur in qui renvoie
un booléen :
108 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
13.2. Dictionnaires Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets
1>>> ani2 = {'nom ':'singe ','poids ': 70 , 'taille ': 1.75}
2>> > if " poi ds " in ani2 :
3... pr int (" La cl é 'poids 'existe pour ani2 ")
4...
5La clé 'poids 'existe pour ani2
6>> > if " age " in ani2 :
7... pr int (" La cl é 'age 'existe pour ani2 ")
8...
Dans le second test (lignes 5 à 7), le message n’est pas affiché car la clé age n’est pas présente dans le dictionnaire ani2.
Si on souhaite tester si une valeur existe dans un dictionnaire, on peut utiliser l’opérateur in avec l’objet renvoyé par la
méthode .values() :
1>>> ani2 = {'nom ':'singe ','poids ': 70 , 'taille ': 1.75}
2>> > ani2 . va lues ()
3d ic t_ va lu es ([ 'singe ', 70 , 1 .7 5])
4>> > " sing e " in a ni2 . v alue s ()
5True
13.2.6 Méthode .get()
Par défaut, si on demande la valeur associée à une clé qui n’existe pas, Python renvoie une erreur :
1>>> ani2 = {'nom ':'singe ','poids ': 70 , 'taille ': 1.75}
2>> > ani2 [" age "]
3Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
4File " < stdin >" , line 1, in <module >
5KeyErr or : 'age '
La méthode .get() s’affranchit de ce problème. Elle extrait la valeur associée à une clé mais ne renvoie pas d’erreur si la
clé n’existe pas :
1>> > ani2 . get (" nom ")
2'singe '
3>> > ani2 . get (" age ")
4>>>
Ici la valeur associée à la clé nom est singe mais la clé age n’existe pas. On peut également indiquer à .get() une valeur
par défaut si la clé n’existe pas :
1>> > a ni2 . get (" ag e ", 42)
242
13.2.7 Tri par clés
On peut utiliser la fonction sorted() vue précédemment avec les listes pour trier un dictionnaire par ses clés :
1>>> ani2 = {'nom ':'singe ','taille ': 1.75 , 'poids ': 70}
2>> > s ort ed ( ani2 )
3['nom ','poids ','taille ']
Les clés sont triées ici par ordre alphabétique.
13.2.8 Tri par valeurs
Pour trier un dictionnaire par ses valeurs, il faut utiliser la fonction sorted avec l’argument key :
1>>> dico = {" a": 15 , "b": 5, "c ":20}
2>> > s or ted ( dico , k ey = di co . get )
3['b','a','c']
L’argument key=dico.get indique explicitement qu’il faut réaliser le tri par les valeurs du dictionnaire. On retrouve
la méthode .get() vue plus haut, mais sans les parenthèses : key=dico.get mais pas key=dico.get(). Une fonction
ou méthode passée en argument sans les parenthèses est appelée callback, nous reverrons cela en détail dans le chapitre 20
Fenêtres graphiques et Tkinter.
Attention, ce sont les clés du dictionnaires qui sont renvoyées, pas les valeurs. Ces clés sont cependant renvoyées dans un
ordre qui permet d’obtenir les clés triées par ordre croissant :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 109
Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets 13.2. Dictionnaires
1>>> dico = {" a": 15 , "b": 5, "c ":20}
2>> > fo r key in so rted ( dico , key = di co . get ):
3... pr int ( key , dico [ key ])
4...
5b 5
6a 15
7c 20
Enfin, l’argument reverse=True fonctionne également :
1>>> dico = {" a": 15 , "b": 5, "c ":20}
2>> > s ort ed ( dico , key = di co . get , re vers e = True )
3['c','a','b']
Remarque
Lorsqu’on trie un dictionnaire par ses valeurs, il faut être sûr que cela soit possible. Ce n’est, par exemple, pas le cas pour
le dictionnaire ani2 car les valeurs sont des valeurs numériques et une chaîne de caractères :
1>>> ani2 = {'nom ':'singe ','poids ': 70 , 'taille ': 1.75}
2>> > s or ted ( ani2 , k ey = an i2 . get )
3Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
4File " < stdin >" , line 1, in <module >
5Typ eErr or : '<'not supported between instance s of 'int 'and 'str '
On obtient ici une erreur car Python ne sait pas comparer une chaîne de caractères (singe) avec des valeurs numériques
(70 et 1.75).
13.2.9 Clé associée au minimum ou au maximum des valeurs
Les fonctions min() et max(), que vous avez déjà manipulées dans les chapitres précédents, acceptent également l’argu-
ment key=. On peut ainsi obtenir la clé associée au minimum ou au maximum des valeurs d’un dictionnaire :
1>>> dico = {" a": 15 , "b": 5, "c ":20}
2>> > ma x (dico , k ey = di co . ge t )
3'c'
4>> > mi n (dico , k ey = di co . ge t )
5'b'
13.2.10 Liste de dictionnaires
En créant une liste de dictionnaires qui possèdent les mêmes clés, on obtient une structure qui ressemble à une base de
données :
1>>> animaux = [ani1 , ani2 ]
2>>> animaux
3[{ 'nom ':'girafe ','poids ': 1100 , 'taille ': 5.0} , { 'nom ':'singe ',
4'poids ': 70 , 'taille ': 1.75}]
5>>>
6>> > for ani in animaux :
7... print ( ani [" nom "])
8...
9girafe
10 singe
Vous constatez ainsi que les dictionnaires permettent de gérer des structures complexes de manière plus explicite que les
listes.
13.2.11 Fonction dict()
Conseil : Pour les débutants vous pouvez sauter cette rubrique.
La fonction dict() va convertir l’argument qui lui est passé en dictionnaire. Il s’agit donc d’une fonction de casting
comme int(),str(), etc. Toutefois, l’argument qui lui est passé doit avoir une forme particulière : un objet séquentiel
contenant d’autres objets séquentiels de 2 éléments. Par exemple, une liste de listes de 2 éléments :
1>> > l is te _a nim aux = [ [" gir af e ", 2] , [" s ing e " , 3]]
2>> > dict ( list e_ani maux )
3{'girafe ': 2, 'singe ': 3}
110 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
13.3. Tuples Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets
Ou un tuple de tuples de 2 éléments (cf. rubrique suivante pour la définition d’un tuple), ou encore une combinaison liste
/tuple :
1>> > t up le _a nim aux = ( (" gir af e ", 2) , (" s ing e " , 3))
2>> > dict ( tupl e_ani maux )
3{'girafe ': 2, 'singe ': 3}
4>>>
5>> > d ict ([( " gir af e ", 2) , (" s ing e " , 3 )])
6{'girafe ': 2, 'singe ': 3}
Si un des sous-éléments a plus de 2 éléments (ou moins), Python renvoie une erreur :
1>> > d ict ([( " gir af e ", 2) , (" s ing e " , 3, 4 )])
2Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
3File " < stdin >" , line 1, in <module >
4ValueError : diction ary update sequence element #1 has length 3; 2 is required
13.3 Tuples
13.3.1 Définition
Les tuples (« n-uplets » en français) sont des objets séquentiels correspondant aux listes (itérables, ordonnés et indexables)
mais ils sont toutefois non modifiables. On verra plus bas qu’ils sont hachables sous certaines conditions. L’intérêt des tuples
par rapport aux listes réside dans leur immutabilité. Cela, accèlère considérablement la manière dont Python accède à chaque
élément et ils prennent moins de place en mémoire. Par ailleurs, on ne risque pas de modifier un de ses éléments par mégarde.
Vous verrez ci-dessous que nous les avons déjà croisés à plusieurs reprises!
Pratiquement, on utilise les parenthèses au lieu des crochets pour les créer :
1>> > t = (1 , 2 , 3)
2>>> t
3(1 , 2 , 3)
4>> > type (t)
5<class 'tuple '>
6>> > t [2]
73
8>> > t [ 0:2 ]
9(1 , 2)
10 >> > t [2] = 15
11 Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
12 File " < stdin >" , line 1, in <module >
13 Typ eErr or : 'tuple 'object does not support item ass ignment
L’affectation et l’indiçage fonctionnent comme avec les listes. Mais si on essaie de modifier un des éléments du tuple (en
ligne 10), Python renvoie un message d’erreur. Ce message est similaire à celui que nous avions rencontré quand on essayait de
modifier une chaîne de caractères (cf. chapitre 10). De manière générale, Python renverra un message TypeError: '[...]'
does not support item assignment lorsqu’on essaie de modifier un élément d’un objet non modifiable. Si vous voulez
ajouter un élément (ou le modifier), vous devez créer un nouveau tuple :
1>> > t = (1 , 2 , 3)
2>>> t
3(1 , 2 , 3)
4>>> id (t)
5139971081704464
6>>> t = t + (2 ,)
7>>> t
8(1 , 2 , 3 , 2)
9>>> id (t)
10 139971081700368
La fonction id() montre que le tuple créé en ligne 6 est bien différent de celui créé en ligne 4 bien qu’ils aient le même
nom. Comme on a vu plus haut, ceci est dû à l’opérateur d’affectation utilisé en ligne 6 (t = t + (2,)) qui crée un nouvel
objet distinct de celui de la ligne 1. Cet exemple montre que les tuples sont peu adaptés lorsqu’on a besoin d’ajouter, retirer,
modifier des éléments. La création d’un nouveau tuple à chaque étape s’avère lourde et il n’y a aucune méthode pour faire
cela puisque les tuples sont non modifiables. Pour ce genre de tâche, les listes sont clairement mieux adaptées.
Remarque
Pour créer un tuple d’un seul élément comme ci-dessus, utilisez une syntaxe avec une virgule (element,), pour éviter
une ambiguïté avec une simple expression. Par exemple (2) équivaut à l’entier 2,(2,) est un tuple avec l’élément 2.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 111
Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets 13.3. Tuples
Autre particularité des tuples, il est possible de les créer sans les parenthèses, dès lors que ceci ne pose pas d’ambiguïté
avec une autre expression :
1>> > t = (1 , 2 , 3)
2>>> t
3(1 , 2 , 3)
4>>> t = 1, 2, 3
5>>> t
6(1 , 2 , 3)
Toutefois, afin d’éviter les confusions, nous vous conseillons d’utiliser systématiquement les parenthèses lorsque vous
débutez.
Les opérateurs +et *fonctionnent comme pour les listes (concaténation et duplication) :
1>>> (1, 2) + (3, 4)
2(1 , 2 , 3 , 4)
3>> > (1 , 2) * 4
4(1 , 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2)
Enfin, on peut utiliser la fonction tuple(sequence) qui fonctionne exactement comme la fonction list(), c’est-à-dire
qu’elle prend en argument un objet de type container et renvoie le tuple correspondant (opération de casting) :
1>>> tuple ([1 ,2 ,3])
2(1 , 2 , 3)
3>>> tuple (" ATGCCGCGAT ")
4('A','T','G','C','C','G','C','G','A','T')
Remarque
Les listes, les dictionnaires et les tuples sont des containers, c’est-à-dire qu’il s’agit d’objets qui contiennent une collection
d’autres objets. En Python, on peut construire des listes qui contiennent des dictionnaires, des tuples ou d’autres listes, mais
aussi des dictionnaires contenant des tuples, des listes, etc. Les combinaisons sont infinies!
13.3.2 Itérations sur plusieurs valeurs à la fois
Pratiquement, nous avons déjà croisé les tuples avec la fonction enumerate() dans le chapitre 5 Boucles et comparaisons.
Cette dernière permettait d’itérer en même temps sur les indices et les éléments d’une liste :
1>>> for indice , element in enumerate ([75 , -75 , 0]):
2... pr int ( indic e , e leme nt )
3...
40 75
51 -75
62 0
7>> > for bidule in en umerate ([75 , -75 , 0]):
8... pr int ( bidul e , ty pe ( b id ule ))
9...
10 (0 , 75 ) < c la ss 'tuple '>
11 (1 , -75) < c las s 'tuple '>
12 (2 , 0) < c las s 'tuple '>
En fin de compte, la fonction enumerate() itère sur une série de tuples. Pouvoir séparer indice et element dans la
boucle est possible du fait que Python autorise l’affectation multiple du style indice, element = 0, 75 (voir rubrique
suivante).
Dans le même ordre d’idée, nous avons vu précédemment la méthode .dict_items() qui permettait d’itérer sur des
couples clé / valeur d’un dictionnaire :
1>>> dico = {" pinson ": 2 , " merle ": 3}
2>> > for cle , val eur in dico . i tem s () :
3... pr int ( cle , val eur )
4...
5pinson 2
6merle 3
7>> > for b idul e in dico . ite ms ( ):
8... pr int ( bidul e , ty pe ( b id ule ))
9...
10 ('pinson ', 2) < class 'tuple '>
11 ('merle ', 3) < class 'tuple '>
112 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
13.3. Tuples Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets
La méthode .dict_items() itère comme enumerate() sur une série de tuples.
De la même façon, on peut itérer sur 3 valeurs en même temps à partir d’une liste de tuples de 3 éléments :
1>>> liste = [(i , i +1 , i+2) for i in range (5, 8)]
2>>> liste
3[(5 , 6, 7) , (6 , 7, 8) , (7 , 8 , 9)]
4>> > for x , y , z in liste :
5... pr int ( x, y , z )
6...
7567
8678
9789
On pourrait concevoir la même chose sur 4, 5. . . éléments. La seule contrainte est d’avoir une correspondance systématique
entre le nombre de variables d’itération (par exemple 3 variables dans l’exemple ci-dessus avec x, y, z) et la longueur de
chaque sous-tuple de la liste sur laquelle on itère (chaque sous-tuple a 3 éléments ci-dessus).
13.3.3 Affectation multiple et le nom de variable _
L’affectation multiple est un mécanisme très puissant et important en Python. Pour rappel, il permet d’effectuer sur une
même ligne plusieurs affectations en même temps, par exemple : x,y,z=1,2,3. Cette syntaxe correspond à un tuple
de chaque côté de l’opérateur =. Notez qu’il serait possible de le faire également avec les listes : [x, y, z] = [1, 2, 3].
Toutefois, cette syntaxe est alourdie par la présence des crochets. On préfèrera donc la première syntaxe avec les tuples sans
parenthèse.
Remarque
Nous avons appelé l’opération x,y,z=1,2,3affectation multiple pour signifier que l’on affectait des valeurs à
plusieurs variables en même temps. Toutefois, vous pourrez rencontrer aussi l’expression tuple unpacking que l’on pourrait
traduire par « désempaquetage de tuple ». Cela signifie que l’on décompose le tuple initial 1, 2, 3 en 3 variables différentes.
Nous avions croisé l’importance de l’affectation multiple dans le chapitre 9 Fonctions lorsqu’une fonction renvoyait plu-
sieurs valeurs.
1>>> def ma_fonction ():
2... return 3 , 14
3...
4>>> x, y = ma_f onct ion ()
5>> > print ( x, y)
63 14
La syntaxe x, y = ma_fonction() permet de récupérer les 2 valeurs renvoyées par la fonction et de les affecter à la
volée dans 2 variables différentes. Cela évite l’opération laborieuse de récupérer d’abord le tuple, puis de créer les variables
en utilisant l’indiçage :
1>>> resultat = ma_fonction ()
2>>> res ultat
3(3 , 14 )
4>>> x = resu ltat [0]
5>>> y = resu ltat [1]
6>> > print ( x, y)
73 14
Conseil
Lorsqu’une fonction renvoie plusieurs valeurs sous forme de tuple, ce sera bien sûr la forme x, y = ma_fonction()
qui sera privilégiée.
Quand une fonction renvoie plusieurs valeurs mais que l’on ne souhaite pas les utiliser toutes dans la suite du code, on
peut utiliser le nom de variable _(caractère underscore) pour indiquer que certaines valeurs ne nous intéressent pas :
1>>> def ma_fonction ():
2... return 1, 2, 3, 4
3...
4>>> x , _ , y, _ = ma_fon ctio n ()
5>>> x
61
7>>> y
83
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 113
Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets 13.3. Tuples
Cela envoie le message à celui qui lit le code « je me fiche des valeurs récupérées dans ces variables _». Notez que
l’on peut utiliser une ou plusieurs variables underscores(s). Dans l’exemple ci-dessus, la 2e et la 4e variable renvoyées par la
fonction seront ignorées dans la suite du code. Cela a le mérite d’éviter de polluer l’attention du lecteur du code.
Remarque
Dans l’interpréteur interactif, la variable _a une signication différente. Elle prend automatiquement la dernière valeur
affichée :
1>>> 3
23
3>>> _
43
5>> > " mé sang e "
6'mésange '
7>>> _
8'mésange '
Attention, cela n’est vrai que dans l’interpréteur!
Remarque
Le caractère underscore (_) est couramment utilisé dans les noms de variable pour séparer les mots et être explicite, par
exemple seq_ADN ou liste_listes_residus. On verra dans le chapitre 15 Bonnes pratiques en programmation Python
que ce style de nommage est appelé snake_case. Toutefois, il faut éviter d’utiliser les underscores en début et/ou en fin de
nom de variable (par exemple : _var,var_,__var,__var__). On verra au chapitre 19 Avoir la classe avec les objets que ces
underscores ont aussi une signification particulière.
13.3.4 Tuples contenant des listes
Conseil : pour les débutants, vous pouvez passer cette rubrique.
On a vu que les tuples étaient non modifiables. Que se passe-t-il alors si on crée un tuple contenant des objets modifiables
comme des listes? Examinons le code suivant :
1>>> l1 = [1, 2, 3]
2>>> t = (l1 , " Plouf ")
3>>> t
4([1 , 2 , 3] , 'Plouf ')
5>> > l1 [0] = -15
6>> > t [0] . app end ( -632)
7>>> t
8([ -15 , 2 , 3, -632] , 'Plouf ')
On voit que si on modifie un élément de la liste l1 en ligne 5 ou bien qu’on ajoute un élément à t[0] en ligne 6, Python
s’exécute et ne renvoie pas de message d’erreur. Or nous avions dit qu’un tuple était non modifiable.. . Comment cela-est il
possible? Commençons d’abord par regarder comment les objets sont agencés avec Python Tutor.
La liste l1 pointe vers le même objet que l’élément du tuple d’indice 0. Comme pour la copie de liste (par exemple
liste1 = liste2), ceci est attendu car par défaut Python crée une copie par référence (cf. Chapitre 11 Plus sur les listes).
Donc, qu’on raisonne en tant que premier élément du tuple ou bien en tant que liste l1, on pointe vers la même liste. Or,
rappelez-vous, au début de ce chapitre nous avons expliqué que lorsqu’on modifiait un élément d’une liste, celle-ci gardait le
même identifiant. C’est toujours le cas ici, même si celle-ci se trouve dans un tuple. Regardons cela :
1>>> l1 = [1, 2, 3]
2>>> t = (l1 , " Plouf ")
3>>> t
4([1 , 2 , 3] , 'Plouf ')
5>>> id (l1 )
6139971081980816
7>> > id (t [0])
8139971081980816
Nous confirmons ici le schéma de Python Tutor, c’est bien la même liste que l’on considère l1 ou t[0] puisqu’on a le
même identifiant. Maintenant, on modifie cette liste via la variable l1 ou t[0] :
114 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
13.3. Tuples Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets
FIGURE 13.1 – Tuple contenant une liste.
1>> > l1 [2] = -15
2>> > t [0] . app end ( -632)
3>>> t
4([1 , 2 , -15 , -632] , 'Plouf ')
5>>> id (l1 )
6139971081980816
7>> > id (t [0])
8139971081980816
Malgré la modification de cette liste, l’identifiant n’a toujours pas changé puisque la fonction id() nous renvoie toujours
le même depuis le début. Ainsi, nous avons l’explication. Même si la liste a été modifiée « de l’intérieur », Python considère
que c’est toujours la même liste puisqu’elle n’a pas changé d’identifiant. Si au contraire on essaie de remplacer cette sous-liste
par autre chose, Python renvoie une erreur :
1>> > t [0] = " Plif "
2Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
3File " < stdin >" , line 1, in <module >
4Typ eErr or : 'tuple 'object does not support item ass ignment
Ceci est dû au fait que le nouvel objet "Plif" n’a pas le même identifiant que la sous-liste initiale. En fait, l’immutabilité
selon Python signifie qu’un objet créé doit toujours garder le même identifiant. Cela est valable pour tout objet non modifiable,
comme un élément d’un tuple, un caractère dans une chaîne de caractères, etc.
Conseil
Nous avons fait une petite digression ici afin que vous compreniez bien ce qu’il se passe lorsqu’on met une liste dans un
tuple. Toutefois, pouvoir modifier une liste en tant qu’élément d’un tuple va à l’encontre de l’intérêt d’un objet non modifiable.
Ainsi, dans la mesure du possible, nous vous déconseillons de créer des listes dans des tuples afin d’éviter les déconvenues.
13.3.5 Hachabilité des tuples
Conseil : pour les débutants, vous pouvez passer cette rubrique.
Les tuples sont hachables s’ils ne contiennent que des éléments hachables. Si un tuple contient un ou plusieurs objet(s)
non hachable(s) comme une liste, il devient non hachable.
1>> > t = tuple ( ran ge ( 10) )
2>>> t
3(0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
4>> > hash (t)
5-4181190870548101704
6>> > t2 = ( " Pl ou f " , 2 , (1 , 3 ))
7>>> t2
8('Plouf ', 2 , (1 , 3) )
9>> > hash ( t2 )
10 286288423668065022
11 >>> t3 = (1, (3 , 4) , " Plaf ", [3 , 4 , 5])
12 >>> t3
13 (1 , (3 , 4) , 'Plaf ', [3 , 4 , 5] )
14 >> > hash ( t3 )
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 115
Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets 13.4. Sets et frozensets
15 Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
16 File " < stdin >" , line 1, in <module >
17 Typ eE rror : un ha shab le type : 'list '
Les tuples tet t2 sont hachables car ils ne contiennent que des éléments hachables. Par contre, t3 ne l’est pas car un de
ses éléments est une liste.
Conseil
Mettre une ou des liste(s) dans un tuple a cette autre conséquence néfaste de le rendre non hachable. Ceci le rend inuti-
lisable comme clé de dictionnaire ou, on le verra ci-après, comme élément d’un set ou d’un frozenset. Donc, à nouveau, ne
mettez pas de listes dans vos tuples!
13.4 Sets et frozensets
13.4.1 Définition et propriétés
Les objets de type set représentent un autre type de container qui peut se révéler très pratique. Ils ont la particularité d’être
modifiables, non hachables, non ordonnés, non indexables et de ne contenir qu’une seule copie maximum de chaque élément.
Pour créer un nouveau set on peut utiliser les accolades :
1>>> s = {4 , 5, 5, 12}
2>>> s
3{12 , 4 , 5}
4>> > type (s)
5<class 'set '>
Remarquez que la répétition du 5 dans la définition du set en ligne 1 donne au final un seul 5 car chaque élément ne peut
être présent qu’une seule fois. Comme pour les dictionnaires (jusqu’à la version 3.6), les sets sont non ordonnés. La manière
dont Python les affiche n’a pas de sens en tant que tel et peut être différente de celle utilisée lors de leur création.
Les sets ne peuvent contenir que des objets hachables. On a déjà eu le cas avec les clés de dictionnaire. Ceci optimise
l’accès à chaque élément du set. Pour rappel, les objets hachables que nous connaissons sont les chaînes de caractères, les
tuples, les entiers, les floats, les booléens et les frozensets (cf. plus bas) ; les objets non hachables que l’on connait sont les
listes, les sets et les dictionnaires. Si on essaie tout de même de mettre une liste dans un set, Python renvoie une erreur :
1>>> s = {3 , 4, " Plouf " , (1 , 3)}
2>>> s
3{(1 , 3) , 3 , 4 , 'Plouf '}
4>>> s2 = {3.14 , [1, 2]}
5Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
6File " < stdin >" , line 1, in <module >
7Typ eE rror : un ha shab le type : 'list '
À quoi différencie-t-on un set d’un dictionnaire alors que les deux utilisent des accolades? Le set sera défini seulement
par des valeurs {valeur_1, valeur_2, ...} alors que le dictionnaire aura toujours des couples clé :valeur {clé_1:
valeur_1, clé_2: valeur_2, ...}.
La fonction interne à Python set() convertit un objet itérable passé en argument en un nouveau set (opération de casting) :
1>> > set ([1 , 2 , 4 , 1])
2{1 , 2 , 4}
3>> > set ((2 , 2 , 2 , 1))
4{1 , 2}
5>> > se t ( rang e (5))
6{0 , 1, 2, 3, 4}
7>> > set ({ " cl é_1 ": 1 , " cl é_2 ": 2})
8{'cl é_1 ','cl é_2 '}
9>> > set ([" ti", " to", " to "])
10 {'ti ','to '}
11 >> > set (" Ma î tre c orbeau sur un arbre perch é ")
12 {'h','u','o','b',' ','M','a','p','n','e','é','c','î','s','t','r'}
Nous avons dit plus haut que les sets ne sont pas ordonnés ni indexables, il est donc impossible de récupérer un élément
par sa position. Il est également impossible de modifier un de ses éléments par l’indexation.
1>>> s = set ([1 , 2, 4, 1])
2>> > s [1]
3Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
116 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
13.4. Sets et frozensets Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets
4File " < stdin >" , line 1, in <module >
5Typ eErr or : 'set 'object is not s ubscr iptable
6>> > s [1] = 5
7Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
8File " < stdin >" , line 1, in <module >
9Typ eErr or : 'set 'object does not support item assignment
Par contre, les sets sont itérables :
1>>> for element in s:
2... pr int ( element )
3...
41
52
64
Les sets ne peuvent être modifiés que par des méthodes spécifiques.
1>> > s = s et ( ra nge (5))
2>>> s
3{0 , 1, 2, 3, 4}
4>> > s. a dd (4)
5>>> s
6{0 , 1, 2, 3, 4}
7>> > s. a dd ( 47 2)
8>>> s
9{0 , 1, 2, 3, 4, 472}
10 >> > s . discard (0)
11 >>> s
12 {1 , 2, 3, 4, 472}
La méthode .add() ajoute au set l’élément passé en argument. Toutefois, si l’élément est déjà présent dans le set, il
n’est pas ajouté puisqu’on a au plus une copie de chaque élément. La méthode .discard() retire du set l’élément passé en
argument. Si l’élément n’est pas présent dans le set, il ne se passe rien, le set reste intact. Comme les sets ne sont pas ordonnés
ni indexables, il n’y a pas de méthode pour insérer un élément à une position précise contrairement aux listes. Dernier point
sur ces méthodes, elles modifient le set sur place (in place en anglais) et ne renvoient rien à l’instar des méthodes des listes
(.append(),.remove(), etc.).
Enfin, les sets ne supportent pas les opérateurs +et *.
13.4.2 Utilité
Les containers de type set sont très utiles pour rechercher les éléments uniques d’une suite d’éléments. Cela revient à
éliminer tous les doublons. Par exemple :
1>>> import random
2>> > l is te = [ ran do m . r an di nt (0 , 9) f or i in ran ge ( 10 )]
3>>> liste
4[7 , 9, 6, 6, 7, 3, 8, 5, 6 , 7]
5>> > se t ( list e )
6{3 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9}
On peut bien sûr transformer dans l’autre sens un set en liste. Cela permet par exemple d’éliminer les doublons de la liste
initiale tout en récupérant une liste à la fin :
1>>> list ( set ([7 , 9, 6, 6, 7, 3, 8, 5, 6, 7]))
2[3 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9]
On peut faire des choses très puissantes. Par exemple, un compteur de lettres en combinaison avec une liste de compré-
hension, le tout en une ligne!
1>>> seq = "atctcgatcgatcgcgctagctagctcgccatacgtacgactacgt"
2>> > se t ( seq )
3{'c','g','t','a'}
4>> > [( ba se , seq . cou nt ( base )) for ba se in set ( seq )]
5[( 'c', 15) , ('g', 10) , ('t', 11) , ('a', 10)]
Les sets permettent aussi l’évaluation d’union ou d’intersection mathématiques en conjonction avec les opérateurs respec-
tivement |et &:
1>>> liste_1 = [3 , 3, 5, 1, 3, 4, 1, 1, 4, 4]
2>>> liste_2 = [3 , 0, 5, 3, 3, 1, 1, 1, 2, 2]
3>> > set ( list e_1 ) | set ( li ste_ 2 )
4{0 , 1, 2, 3, 4, 5}
5>> > set ( list e_1 ) & set ( li ste_ 2 )
6{1 , 3 , 5}
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 117
Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets 13.4. Sets et frozensets
Notez qu’il existe des méthodes permettant de réaliser ces opérations d’union et d’intersection :
1>>> s1 = {1, 3, 4, 5}
2>>> s2 = {0, 1, 2, 3, 5}
3>> > s1 . unio n (s2 )
4{0 , 1, 2, 3, 4, 5}
5>> > s1. inte rsect ion ( s2)
6{1 , 3 , 5}
L’instruction s1.difference(s2) renvoie sous la forme d’un nouveau set les éléments de s1 qui ne sont pas dans s2. Et
vice-versa pour s2.difference(s1).
1>> > s1 . diff erenc e (s2 )
2{4}
3>> > s2 . diff erenc e (s1 )
4{0 , 2}
Enfin, deux autres méthodes sont très utiles :
1>> > s1 = set ( ra nge (10 ))
2>> > s2 = se t ( ra nge (3 , 7 ))
3>> > s3 = set ( ra nge (15 , 17))
4>>> s1
5{0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
6>>> s2
7{3 , 4 , 5 , 6}
8>>> s3
9{16 , 15}
10 >> > s2 . issu bset ( s1 )
11 True
12 >> > s3 . isdi sjoin t (s1 )
13 True
La méthode .issubset() indique si un set est inclus dans un autre set. La méthode isdisjoint() indique si un set est
disjoint d’un autre set, c’est-à-dire, s’ils n’ont aucun élément en commun indiquant que leur intersection est nulle.
Il existe de nombreuses autres méthodes que nous n’abordons pas ici mais qui peuvent être consultées sur la documentation
officielle de Python 4.
13.4.3 Frozensets
Les frozensets sont des sets non modifiables et hachables. Ainsi, un set peut contenir des frozensets mais pas l’inverse. A
quoi servent-ils? Comme la différence entre tuple et liste, l’immutabilité des frozensets donne l’assurance de ne pas pouvoir
les modifier par erreur. Pour créer un frozenset on utilise la fonction interne frozenset() qui prend en argument un objet
itérable et le convertit (opération de casting) :
1>>> f1 = frozenset ([3 , 3, 5, 1, 3, 4, 1, 1, 4 , 4])
2>>> f2 = frozenset ([3 , 0, 5, 3, 3, 1, 1, 1, 2 , 2])
3>>> f1
4fro zens et ({1 , 3 , 4, 5})
5>>> f2
6frozenset ({0 , 1 , 2, 3, 5})
7>> > f1 . ad d (5)
8Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
9File " < stdin >" , line 1, in <module >
10 AttributeError: 'frozenset 'object has no attribute 'add '
11 >> > f1 . unio n (f2 )
12 frozenset ({0 , 1 , 2, 3, 4, 5})
13 >> > f1. inte rsect ion ( f2)
14 fro zens et ({1 , 3 , 5})
Les frozensets ne possèdent bien sûr pas les méthodes de modification des sets (.add(),.discard(), etc.) puisqu’ils
sont non modifiables. Par contre, ils possèdent toutes les méthodes de comparaisons de sets (.union(),.intersection(),
etc.).
Conseil
Pour aller plus loin sur les sets et les frozensets, voici deux articles sur les sites programiz 5et towardsdatascience 6.
4. https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#set-types-set-frozenset
5. https://www.programiz.com/python-programming/set
6. https://towardsdatascience.com/python-sets-and-set-theory-2ace093d1607
118 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
13.6. Dictionnaires et sets de compréhension Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets
13.5 Récapitulation des propriétés des containers
Après ce tour d’horizon des différents containers, voici un tableau récapitulant leurs propriétés.
13.5.1 Objets séquentiels
Container test d’appartenance et fonction len() itérable ordonné indexable modifiable hachable
liste oui oui oui oui oui non
chaîne de caractères oui oui oui oui non oui
range oui oui oui oui non oui
tuple oui oui oui oui non oui∗
∗s’il ne contient que des objets hachables
13.5.2 Objects de mapping
Container test d’appartenance et fonction len() itérable ordonné indexable modifiable hachable
dictionnaire oui oui sur
les clés
oui∗non oui non
∗à partir de Python 3.7 uniquement
13.5.3 Objets sets
Container test d’appartenance et fonction len() itérable ordonné indexable modifiable hachable
sets oui oui non non oui non
frozensets oui oui non non non oui
13.5.4 Types de base
Il est aussi intéressant de comparer ces propriétés avec celles des types numériques de base qui ne sont pas des containers.
Objet
numérique test d’appartenance et fonction len() itérable ordonné indexable modifiable hachable
entier non non non non non oui
float non non non non non oui
booléen non non non non non oui
13.6 Dictionnaires et sets de compréhension
Conseil : pour les débutants, vous pouvez passer cette rubrique.
Nous avons vu au chapitre 11 Plus sur les listes les listes de compréhension. Il est également possible de générer des
dictionnaires de compréhension :
1>>> dico = {"a ": 10 , " g ": 10 , "t": 11, "c ": 15}
2>> > dico . it ems ()
3dic t_ item s ([( 'a', 10) , ('g', 10) , ('t', 11) , ('c', 15)])
4>> > { key : val *2 fo r key , va l in di co . i tem s ( )}
5{'a': 20 , 'g': 20 , 't': 22 , 'c': 30}
6>>>
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 119
Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets 13.7. Module collections
7>> > a ni ma ux = ( (" s in ge " , 3) , (" gira fe " , 1) , (" rhin oc é ro s ", 1) , (" g az el le " , 4 ))
8>> > { ani : nb for ani , nb in ani ma ux }
9{'singe ': 3, 'girafe ': 1, 'rh ino c éros ': 1, 'gazelle ': 4}
Avec un dictionnaire de compréhension, on peut rapidement compter le nombre de chaque base dans une séquence
d’ADN :
1>>> seq = "atctcgatcgatcgcgctagctagctcgccatacgtacgactacgt"
2>> > { base : seq . c oun t ( ba se ) for base in set ( s eq )}
3{'a': 10 , 'g': 10 , 't': 11 , 'c': 15}
De manière générale, tout objet sur lequel on peut faire une double itération du type for var1, var2 in obj est
utilisable pour créer un dictionnaire de compréhension. Si vous souhaitez aller plus loin, vous pouvez consulter cet article 7
sur le site Datacamp.
Il est également possible de générer des sets de compréhension sur le même modèle que les listes de compréhension :
1>>> {i for i in range (10)}
2{0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
3>>> {i **2 for i in range (10)}
4{0 , 1 , 64 , 4, 36, 9, 16 , 49 , 81, 25}
5>>>
6>> > a ni ma ux = ( (" s in ge " , 3) , (" gira fe " , 1) , (" rhin oc é ro s ", 1) , (" g az el le " , 4 ))
7>> > { ani for ani , _ in an im aux }
8{'rh inoc é ros ','gazelle ','singe ','girafe '}
13.7 Module collections
Conseil : pour les débutants, vous pouvez passer cette rubrique.
Le module collections 8contient d’autres types de containers qui peuvent se révéler utiles, c’est une véritable mine d’or!
Nous n’aborderons pas tous ces objets ici, mais nous pouvons citer tout de même certains d’entre eux si vous souhaitez aller
un peu plus loin :
— les dictionnaires ordonnés 9qui se comportent comme les dictionnaires classiques mais qui sont ordonnés;
— les defaultdicts 10 permettant de générer des valeurs par défaut quand on demande une clé qui n’existe pas (cela évite
que Python génère une erreur);
— les compteurs 11 dont un exemple est montré ci-dessous;
— les namedtuples 12 que nous évoquerons au chapitre 19 Avoir la classe avec les objets.
L’objet collection.Counter() est particulièrement intéressant et simple à utiliser. Il crée des compteurs à partir d’ob-
jets itérables, par exemple :
1>>> import collections
2>>> compo_seq = collections . Counter (" a atctccg atcgatc gatcgat gatc ")
3>>> compo_seq
4Counter({'a': 7, 't': 7, 'c': 7, 'g': 5})
5>> > type ( compo_s eq )
6<class 'c ol le ct io ns . Coun ter '>
7>>> compo_seq [" a"]
87
9>>> compo_seq [" n"]
10 0
Dans cet exemple, Python a automatiquement compté chaque caractère a,t,get cde la chaîne de caractères passée en
argument. Cela crée un objet de type Counter qui se comporte ensuite comme un dictionnaire, à une exception près : si on
appelle une clé qui n’existe pas dans l’itérable initiale (comme le nci-dessus) la valeur renvoyée est 0.
13.8 Exercices
Conseil : pour ces exercices, créez des scripts puis exécutez-les dans un shell.
7. https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-dictionary-comprehension
8. https://docs.python.org/fr/3/library/collections.html
9. https://docs.python.org/fr/3/library/collections.html#collections.OrderedDict
10. https://docs.python.org/fr/3/library/collections.html#collections.defaultdict
11. https://docs.python.org/fr/3/library/collections.html#collections.Counter
12. https://docs.python.org/fr/3/library/collections.html#collections.namedtuple
120 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
13.8. Exercices Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets
13.8.1 Composition en acides aminés
En utilisant un dictionnaire, déterminez le nombre d’occurrences de chaque acide aminé dans la séquence AGWPSGGASAGLAILWGASAIMPGALW.
Le dictionnaire ne doit contenir que les acides aminés présents dans la séquence.
13.8.2 Mots de 2 et 3 lettres dans une séquence d’ADN
Créez une fonction compte_mots_2_lettres() qui prend comme argument une séquence sous la forme d’une chaîne de
caractères et qui renvoie tous les mots de 2 lettres qui existent dans la séquence sous la forme d’un dictionnaire. Par exemple
pour la séquence ACCTAGCCCTA, le dictionnaire renvoyée serait : {'AC': 1, 'CC': 3, 'CT': 2, 'TA': 2, 'AG': 1,
'GC': 1}
Créez une nouvelle fonction compte_mots_3_lettres() qui a un comportement similaire à compte_mots_2_lettres()
mais avec des mots de 3 lettres.
Utilisez ces fonctions pour affichez les mots de 2 et 3 lettres et leurs occurrences trouvés dans la séquence d’ADN :
ACCTAGCCATGTAGAATCGCCTAGGCTTTAGCTAGCTCTAGCTAGCTG
Voici un exemple de sortie attendue :
1Mots de 2 lettres
2AC : 1
3CC : 3
4CT : 8
5[...]
6Mots de 3 lettres
7ACC : 1
8CCT : 2
9CTA : 5
10 [...]
13.8.3 Mots de 2 lettres dans la séquence du chromosome I de Saccharomyces cerevisiae
Créez une fonction lit_fasta() qui prend comme argument le nom d’un fichier FASTA sous la forme d’une chaîne de
caractères, lit la séquence dans le fichier FASTA et la renvoie sous la forme d’une chaîne de caractères. N’hésitez pas à vous
inspirer d’un exercice similaire du chapitre 10 Plus sur les chaînes de caractères.
Utilisez cette fonction et la fonction compte_mots_2_lettres() de l’exercice précédent pour extraire les mots de 2
lettres et leurs occurrences dans la séquence du chromosome I de la levure du boulanger Saccharomyces cerevisiae (fichier
NC_001133.fna 13).
Le génome complet est fourni au format FASTA. Vous trouverez des explications sur ce format et des exemples de code
dans l’annexe A Quelques formats de données rencontrés en biologie.
13.8.4 Mots de nlettres dans un fichier FASTA
Créez un script extract-words.py qui prend comme arguments le nom d’un fichier FASTA suivi d’un entier compris
entre 1 et 4. Ce script doit extraire du fichier FASTA tous les mots et leurs occurrences en fonction du nombre de lettres passé
en option.
Utilisez pour ce script la fonction lit_fasta() de l’exercice précédent. Créez également la fonction compte_mots_n_lettres()
qui prend comme argument une séquence sous la forme d’une chaîne de caractères et le nombre de lettres des mots sous la
forme d’un entier.
Testez ce script avec :
— la séquence du chromosome I de la levure du boulanger Saccharomyces cerevisiae (fichier NC_001133.fna 14)
— le génome de la bactérie Escherichia coli (fichier NC_000913.fna 15)
Les deux fichiers sont au format FASTA.
Cette méthode vous paraît-elle efficace sur un génome assez gros comme celui d’Escherichia coli?
13. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/NC_001133.fna
14. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/NC_001133.fna
15. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/NC_000913.fna
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 121
Chapitre 13. Containers, dictionnaires, tuples et sets 13.8. Exercices
13.8.5 Atomes carbone alpha d’un fichier PDB
Téléchargez le fichier 1bta.pdb 16 qui correspond à la structure tridimensionnelle de la protéine barstar 17 sur le site de la
Protein Data Bank (PDB).
Créez la fonction trouve_calpha() qui prend en argument le nom d’un fichier PDB (sous la forme d’une chaîne de
caractères), qui sélectionne uniquement les lignes contenant des carbones alpha et qui les renvoie sous la forme d’une liste de
dictionnaires. Chaque dictionnaire contient quatre clés :
— le numéro du résidu (resid) avec une valeur entière,
— la coordonnée atomique x(x) avec une valeur float,
— la coordonnée atomique y(y) avec une valeur float,
— la coordonnée atomique z(z) avec une valeur float.
Utilisez la fonction trouve_calpha() pour afficher à l’écran le nombre total de carbones alpha de la barstar ainsi que les
coordonnées atomiques des carbones alpha des deux premiers résidus (acides aminés).
Conseil : vous trouverez des explications sur le format PDB et des exemples de code pour lire ce type de fichier en Python
dans l’annexe A Quelques formats de données rencontrés en biologie.
13.8.6 Barycentre d’une protéine (exercice +++)
Téléchargez le fichier 1bta.pdb 18 qui correspond à la structure tridimensionnelle de la protéine barstar 19 sur le site de la
Protein Data Bank (PDB).
Un carbone alpha est présent dans chaque résidu (acide aminé) d’une protéine. On peut obtenir une bonne approximation
du barycentre d’une protéine en calculant le barycentre de ses carbones alpha.
Le barycentre Gde coordonnées (Gx,Gy,Gz) est obtenu à partir des ncarbones alpha (CA) de coordonnées (CAx, CAy,
CAz) avec :
Gx=1
n
n
∑
i=1
CAi,x
Gy=1
n
n
∑
i=1
CAi,y
Gz=1
n
n
∑
i=1
CAi,z
Créez une fonction calcule_barycentre() qui prend comme argument une liste de dictionnaires dont les clés (resid,
x,yet z) sont celles de l’exercice précédent et qui renvoie les coordonnées du barycentre sous la forme d’une liste de floats.
Utilisez la fonction trouve_calpha() de l’exercice précédent et la fonction
calcule_barycentre()pour afficher, avec deux chiffres significatifs, les coordonnées du barycentre des carbones alpha de
la barstar.
16. https://files.rcsb.org/download/1BTA.pdb
17. http://www.rcsb.org/pdb/explore.do?structureId=1BTA
18. https://files.rcsb.org/download/1BTA.pdb
19. http://www.rcsb.org/pdb/explore.do?structureId=1BTA
122 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
Chapitre 14
Création de modules
14.1 Pourquoi créer ses propres modules?
Dans le chapitre 8 Modules, nous avons découvert quelques modules existants dans Python comme random,math, etc.
Nous avons vu par ailleurs dans les chapitres 9 Fonctions et 12 Plus sur les fonctions que les fonctions sont utiles pour
réutiliser une fraction de code plusieurs fois au sein d’un même programme sans avoir à dupliquer ce code. On peut imaginer
qu’une fonction bien écrite pourrait être judicieusement réutilisée dans un autre programme Python. C’est justement l’intérêt
de créer un module. On y met un ensemble de fonctions que l’on peut être amené à utiliser souvent. En général, les modules
sont regroupés autour d’un thème précis. Par exemple, on pourrait concevoir un module d’analyse de séquences biologiques
ou encore de gestion de fichiers PDB.
14.2 Création d’un module
En Python, la création d’un module est très simple. Il suffit d’écrire un ensemble de fonctions (et/ou de constantes) dans
un fichier, puis d’enregistrer ce dernier avec une extension .py (comme n’importe quel script Python). À titre d’exemple, nous
allons créer un module simple que nous enregistrerons sous le nom message.py :
1""" Module inutile qui affiche des messages : -)."""
2
3DATE = 16092008
4
5
6def b on jo ur ( nom ):
7""" Dit Bonjour ."""
8re turn " B onjour " + nom
9
10
11 def c iao ( n om ):
12 """ Dit Ciao ."""
13 re turn " Ciao " + no m
14
15
16 def h ello ( n om ):
17 """ Dit Hello ."""
18 re turn " H ello " + nom
Les chaînes de caractères entre triple guillemets en tête du module et en tête de chaque fonction sont facultatives mais
elles jouent néanmoins un rôle essentiel dans la documentation du code.
Remarque
Une constante est, par définition, une variable dont la valeur n’est pas modifiée. Par convention en Python, le nom des
constantes est écrit en majuscules (comme DATE dans notre exemple).
123
Chapitre 14. Création de modules 14.3. Utilisation de son propre module
14.3 Utilisation de son propre module
Pour appeler une fonction ou une variable de ce module, il faut que le fichier message.py soit dans le répertoire courant
(dans lequel on travaille) ou bien dans un répertoire listé par la variable d’environnement PYTHONPATH de votre système
d’exploitation. Ensuite, il suffit d’importer le module et toutes ses fonctions (et constantes) vous sont alors accessibles.
Remarque
Avec Mac OS X et Linux, il faut taper la commande suivante depuis un shell Bash pour modifier la variable d’environne-
ment PYTHONPATH :
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/chemin/vers/mon/super/module
Avec Windows, mais depuis un shell PowerShell, il faut taper la commande suivante :
$env:PYTHONPATH += ";C:\chemin\vers\mon\super\module"
Une fois cette manipulation effectuée, vous pouvez contrôler que le chemin vers le répertoire contenant vos modules a
bien été ajouté à la variable d’environnement PYTHONPATH :
— sous Mac OS X et Linux : echo $PYTHONPATH
— sous Windows : echo $env:PYTHONPATH
Le chargement du module se fait avec la commande import message. Notez que le fichier est bien enregistré avec une
extension .py et pourtant on ne la précise pas lorsqu’on importe le module. Ensuite, on peut utiliser les fonctions comme avec
un module classique.
1>>> import message
2>> > message . hello (" Joe ")
3'Hello Joe '
4>>> message . ciao (" Bill ")
5'Ciao Bill '
6>> > mes sage . b onjour (" M onsi eur ")
7'Bonjour Monsieur '
8>> > m essa ge . DATE
916092008
Remarque
La première fois qu’un module est importé, Python crée un répertoire nommé __pycache__ contenant un fichier avec une
extension .pyc qui contient le bytecode 1, c’est-à-dire le code précompilé du module.
14.4 Les docstrings
Lorsqu’on écrit un module, il est important de créer de la documentation pour expliquer ce que fait le module et comment
utiliser chaque fonction. Les chaînes de caractères entre triple guillemets situées en début du module et de chaque fonction
sont là pour cela, on les appelle docstrings (« chaînes de documentation » en français). Ces docstrings permettent notamment
de fournir de l’aide lorsqu’on invoque la commande help() :
1>> > help ( message )
2
3Help on m odule me ssag e :
4
5NAME
6message - Module inutile qui affiche des messages : -).
7
8FUNCTIONS
9bon jo ur ( nom )
10 Dit Bonjour.
11
12 ci ao ( no m )
13 Dit Ciao .
14
15 he llo ( nom )
16 Dit Hel lo .
17
18 DATA
19 DATE = 16092008
1. https://docs.python.org/fr/3/glossary.html
124 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
14.5. Visibilité des fonctions dans un module Chapitre 14. Création de modules
20
21 FILE
22 / ho me / pi erre / m essa ge . py
Remarque
Pour quitter l’aide, pressez la touche Q.
Vous remarquez que Python a généré automatiquement cette page d’aide, tout comme il est capable de le faire pour les
modules internes à Python (random,math, etc.) et ce grâce aux docstrings. Notez que l’on peut aussi appeler l’aide pour une
seule fonction :
1>> > help ( me ss age . ciao )
2
3Help on funct ion ciao in mod ule m essa ge :
4
5ci ao ( no m )
6Dit Ciao .
En résumé, les docstrings sont destinés aux utilisateurs du module. Leur but est différent des commentaires qui, eux, sont
destinés à celui qui lit le code (pour en comprendre les subtilités). Une bonne docstring de fonction doit contenir tout ce dont
un utilisateur a besoin pour utiliser cette fonction. Une liste minimale et non exhaustive serait :
— ce que fait la fonction,
— ce qu’elle prend en argument,
— ce qu’elle renvoie.
Pour en savoir plus sur les docstrings et comment les écrire, nous vous recommandons de lire le chapitre 15 Bonnes
pratiques en programmation Python.
14.5 Visibilité des fonctions dans un module
La visibilité des fonctions au sein des modules suit des règles simples :
— Les fonctions dans un même module peuvent s’appeler les unes les autres.
— Les fonctions dans un module peuvent appeler des fonctions situées dans un autre module s’il a été préalablement
importé. Par exemple, si la commande import autremodule est utilisée dans un module, il est possible d’appeler
une fonction avec autremodule.fonction().
Toutes ces règles viennent de la manière dont Python gère les espaces de noms. De plus amples explications sont données
sur ce concept dans le chapitre 19 Avoir la classe avec les objets.
14.6 Module ou script?
Vous avez remarqué que notre module message ne contient que des fonctions et une constante. Si on l’exécutait comme
un script classique, cela n’afficherait rien :
1$ python mes sage . py
2$
Cela s’explique par l’absence de programme principal, c’est-à-dire, de lignes de code que l’interpréteur exécute lorsqu’on
lance le script.
À l’inverse, que se passe-t-il alors si on importe un script en tant que module alors qu’il contient un programme principal
avec des lignes de code? Prenons par exemple le script message2.py suivant :
1""" Script de test ."""
2
3
4def b on jo ur ( nom ):
5""" Dit Bonjour ."""
6re turn " B onjour " + nom
7
8
9# progra mme pr incipal
10 pr int ( b onjour (" Joe "))
Si on l’importe dans l’interpréteur, on obtient :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 125
Chapitre 14. Création de modules 14.7. Exercice
1>>> import message2
2Bonjour Joe
Ceci n’est pas le comportement voulu pour un module car on n’attend pas d’affichage particulier (par exemple la com-
mande import math n’affiche rien dans l’interpréteur).
Afin de pouvoir utiliser un code Python en tant que module ou en tant que script, nous vous conseillons la structure
suivante :
1""" Script de test ."""
2
3
4def b on jo ur ( nom ):
5""" Dit Bonjour ."""
6re turn " B onjour " + nom
7
8
9if __name__ == "__main__ ":
10 pr int ( b onjour (" Joe "))
À la ligne 9, l’instruction if __name__ == "__main__": indique à Python :
— Si le programme message2.py est exécuté en tant que script dans un shell, le résultat du test if sera alors True et le
bloc d’instructions correspondant (ligne 10) sera exécuté :
1$ python message 2 .py
2Bonjour Joe
— Si le programme message2.py est importé en tant que module, le résultat du test if sera alors False et le bloc
d’instructions correspondant ne sera pas exécuté :
1>>> import message2
2>>>
À nouveau, ce comportement est possible grâce à la gestion des espaces de noms par Python (pour plus détails, consultez
le chapitre 19 Avoir la classe avec les objets).
Au delà de la commodité de pouvoir utiliser votre script en tant que programme ou en tant que module, cela présente
l’avantage de signaler clairement où se situe le programme principal quand on lit le code. Ainsi, plus besoin d’ajouter un
commentaire # programme principal comme nous vous l’avions suggéré dans les chapitres 9 Fonctions et 12 Plus sur les
fonctions. L’utilisation de la ligne if __name__ == "__main__": est une bonne pratique que nous vous recommandons!
14.7 Exercice
14.7.1 Module ADN
Dans le script adn.py, construisez un module qui va contenir les fonctions et constantes suivantes.
— Fonction lit_fasta() : prend en argument un nom de fichier sous forme d’une chaîne de caractères et renvoie la
séquence d’ADN lue dans le fichier sous forme d’une chaîne de caractères.
— Fonction seq_alea() : prend en argument une taille de séquence sous forme d’un entier et renvoie une séquence
aléatoire d’ADN de la taille correspondante sous forme d’une chaîne de caractères.
— Fonction comp_inv() : prend en argument une séquence d’ADN sous forme d’une chaîne de caractères et renvoie la
séquence complémentaire inverse (aussi sous forme d’une chaîne de caractères).
— Fonction prop_gc() : prend en argument une séquence d’ADN sous forme d’une chaîne de caractères et renvoie la
proportion en GC de la séquence sous forme d’un float. Nous vous rappelons que la proportion de GC s’obtient comme
la somme des bases Guanine (G) et Cytosine (C) divisée par le nombre total de bases (A, T, C, G).
— Constante BASE_COMP : dictionnaire qui contient la complémentarité des bases d’ADN (A→T,T→C,G→Cet C→G).
Ce dictionnaire sera utilisé par la fonction comp_inv().
À la fin de votre script, proposez des exemples d’utilisation des fonctions que vous aurez créées. Ces exemples d’utilisation
ne devront pas être exécutés lorsque le script est chargé comme un module.
Conseils :
— Dans cet exercice, on supposera que toutes les séquences sont manipulées comme des chaînes de caractères en majus-
cules.
— Pour les fonctions seq_alea() et comp_inv(), n’hésitez pas à jeter un œil aux exercices correspondants dans le
chapitre 11 Plus sur les listes.
— Voici un exemple de fichier FASTA adn.fasta 2pour tester la fonction lit_fasta().
2. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/adn.fasta
126 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
Chapitre 15
Bonnes pratiques en programmation Python
Comme vous l’avez constaté dans tous les chapitres précédents, la syntaxe de Python est très permissive. Afin d’unifor-
miser l’écriture de code en Python, la communauté des développeurs Python recommande un certain nombre de règles afin
qu’un code soit lisible. Lisible par quelqu’un d’autre, mais également, et surtout, par soi-même. Essayez de relire un code que
vous avez écrit « rapidement » il y a un 1 mois, 6 mois ou un an. Si le code ne fait que quelques lignes, il se peut que vous
vous y retrouviez, mais s’il fait plusieurs dizaines voire centaines de lignes, vous serez perdus.
Dans ce contexte, le créateur de Python, Guido van Rossum, part d’un constat simple : « code is read much more often than
it is written » (« le code est plus souvent lu qu’écrit »). Avec l’expérience, vous vous rendrez compte que cela est parfaitement
vrai. Alors plus de temps à perdre, voyons en quoi consistent ces bonnes pratiques.
Plusieurs choses sont nécessaires pour écrire un code lisible : la syntaxe, l’organisation du code, le découpage en fonctions
(et possiblement en classes que nous verrons dans le chapitre 19 Avoir la classe avec les objets), mais souvent, aussi, le bon
sens. Pour cela, les « PEP » peuvent nous aider.
Définition
Afin d’améliorer le langage Python, la communauté qui développe Python publie régulièrement des Python Enhance-
ment Proposal 1(PEP), suivi d’un numéro. Il s’agit de propositions concrètes pour améliorer le code, ajouter de nouvelles
fonctionnalités, mais aussi des recommandations sur la manière d’utiliser Python, bien écrire du code, etc.
On va aborder dans ce chapitre sans doute la plus célèbre des PEP, à savoir la PEP 8, qui est incontournable lorsque l’on
veut écrire du code Python correctement.
Définition
On parle de code pythonique lorsque ce dernier respecte les règles d’écriture définies par la communauté Python mais
aussi les règles d’usage du langage.
15.1 De la bonne syntaxe avec la PEP 8
La PEP 8 Style Guide for Python Code 2est une des plus anciennes PEP (les numéros sont croissants avec le temps). Elle
consiste en un nombre important de recommandations sur la syntaxe de Python. Il est vivement recommandé de lire la PEP 8
en entier au moins une fois pour avoir une bonne vue d’ensemble. On ne présentera ici qu’un rapide résumé de cette PEP 8.
15.1.1 Indentation
On a vu que l’indentation est obligatoire en Python pour séparer les blocs d’instructions. Cela vient d’un constat simple,
l’indentation améliore la lisibilité d’un code. Dans la PEP 8, la recommandation pour la syntaxe de chaque niveau d’indentation
est très simple : 4 espaces. N’utilisez pas autre chose, c’est le meilleur compromis.
1. https://www.python.org/dev/peps/
2. https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
127
Chapitre 15. Bonnes pratiques en programmation Python 15.1. De la bonne syntaxe avec la PEP 8
Attention
Afin de toujours utiliser cette règle des 4 espaces pour l’indentation, il est essentiel de régler correctement votre éditeur
de texte. Consultez pour cela l’annexe Installation de Python disponible en ligne 3. Avant d’écrire la moindre ligne de code,
faites en sorte que lorsque vous pressez la touche tabulation, cela ajoute 4 espaces (et non pas un caractère tabulation).
15.1.2 Importation des modules
Comme on l’a vu au chapitre 8 Modules, le chargement d’un module se fait avec l’instruction import module plutôt
qu’avec from module import *.
Si on souhaite ensuite utiliser une fonction d’un module, la première syntaxe conduit à module.fonction() ce qui rend
explicite la provenance de la fonction. Avec la seconde syntaxe, il faudrait écrire fonction() ce qui peut :
— mener à un conflit si une de vos fonctions a le même nom;
— rendre difficile la recherche de documentation si on ne sait pas d’où vient la fonction, notamment si plusieurs modules
sont chargés avec l’instruction
from module import *
Par ailleurs, la première syntaxe définit un « espace de noms » (voir chapitre 19 Avoir la classe avec les objets) spécifique
au module.
Dans un script Python, on importe en général un module par ligne. D’abord les modules internes (classés par ordre
alphabétique), c’est-à-dire les modules de base de Python, puis les modules externes (ceux que vous avez installés en plus).
Si le nom du module est trop long, on peut utiliser un alias. L’instruction from est tolérée si vous n’importez que quelques
fonctions clairement identifiées.
En résumé :
1import module_interne_1
2import module_interne_2
3from m od ule_i nt er ne_3 im port f onct io n_sp é c ifique
4from module _inte rne_4 import constante_1 , fonction_1 , fonction _2
5
6import module_externe_1
7import module_externe_2
8import module_externe_3_qui_a_un_nom_long as mod3
15.1.3 Règles de nommage
Les noms de variables, de fonctions et de modules doivent être de la forme :
1ma_variable
2fonction_test_27()
3mon_module
c’est-à-dire en minuscules avec un caractère « souligné » (« tiret du bas » ou underscore en anglais) pour séparer les
différents « mots » dans le nom.
Les constantes sont écrites en majuscules :
1MA_CONSTANTE
2VITESSE_LUMIERE
Les noms de classes (chapitre 19) et les exceptions (chapitre 21) sont de la forme :
1MaClasse
2MyException
Remarque
Le style recommandé pour nommer les variables et les fonctions en Python est appelé snake_case. Il est différent du
CamelCase utilisé pour les noms des classes et des exceptions.
Pensez à donner à vos variables des noms qui ont du sens. Évitez autant que possible les a1,a2,i,truc,toto. . . Les
noms de variables à un caractère sont néanmoins autorisés pour les boucles et les indices :
3. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/livre-dunod
128 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
15.1. De la bonne syntaxe avec la PEP 8 Chapitre 15. Bonnes pratiques en programmation Python
1>>> ma_liste = [1 , 3, 5, 7, 9, 11]
2>> > fo r i in r ange ( l en ( m a_li st e )):
3... pr int ( ma_l iste [ i])
Bien sûr, une écriture plus « pythonique » de l’exemple précédent permet de se débarrasser de l’indice i:
1>>> ma_liste = [1 , 3, 5, 7, 9, 11]
2>> > for entier in ma _lis te :
3... pr int ( e ntier )
4...
Enfin, des noms de variable à une lettre peuvent être utilisés lorsque cela a un sens mathématique (par exemple, les noms
x,yet zévoquent des coordonnées cartésiennes).
15.1.4 Gestion des espaces
La PEP 8 recommande d’entourer les opérateurs (+,-,/,*,==,!=,>=,not,in,and,or. .. ) d’un espace avant et d’un
espace après. Par exemple :
1# code reco mmand é :
2ma_variable = 3 + 7
3mon _tex te = " so uris "
4mon_texte == ma_variable
5# code non recom mand é :
6ma_variable =3+7
7mon _tex te =" souri s "
8mon_texte == m a_variable
Il n’y a, par contre, pas d’espace à l’intérieur de crochets, d’accolades et de parenthèses :
1# code reco mmand é :
2ma_liste [1]
3mon _dic o {" cl é "}
4ma_ fonct ion ( argume nt )
5# code non recom mand é :
6ma_liste [ 1 ]
7mon _dic o {" cl é " }
8ma_fonction ( argumen t )
Ni juste avant la parenthèse ouvrante d’une fonction ou le crochet ouvrant d’une liste ou d’un dictionnaire :
1# code reco mmand é :
2ma_liste [1]
3mon _dic o {" cl é "}
4ma_ fonct ion ( argume nt )
5# code non recom mand é :
6ma_liste [1]
7mon _dic o {" cl é "}
8ma_ fonct ion ( argumen t )
On met un espace après les caractères :et ,(mais pas avant) :
1# code reco mmand é :
2ma_ li st e = [1 , 2 , 3]
3mon_di co = {" cl é 1": " valeur1 " , "cl é 2": " valeur2 "}
4ma_ fo nc tion ( a rgu men t1 , a rgum en t2 )
5# code non recom mand é :
6ma_liste = [1 , 2 ,3]
7mon_di co = {" cl é 1": " valeur1 " , "cl é 2": " valeur2 "}
8ma_ fonct ion ( ar gument1 , arg umen t2 )
Par contre, pour les tranches de listes, on ne met pas d’espace autour du :
1ma_liste = [1 , 3, 5, 7, 9, 1]
2# code reco mmand é :
3ma_liste [1:3]
4ma_liste [1:4:2]
5ma_liste [::2]
6# code non recom mand é :
7ma_liste [1 : 3]
8ma_liste [1: 4:2 ]
9ma_lis te [ : :2]
Enfin, on n’ajoute pas plusieurs espaces autour du =ou des autres opérateurs pour faire joli :
1# code reco mmand é :
2x1 = 1
3x2 = 3
4x_old = 5
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 129
Chapitre 15. Bonnes pratiques en programmation Python 15.1. De la bonne syntaxe avec la PEP 8
5# code non recom mand é :
6x1 = 1
7x2 = 3
8x_old = 5
15.1.5 Longueur de ligne
Une ligne de code ne doit pas dépasser 79 caractères, pour des raisons tant historiques que de lisibilité.
On a déjà vu au chapitre 1 Introduction que le caractère \permet de couper des lignes trop longues. Par exemple :
1>>> ma_variable = 3
2>>> if ma_variabl e > 1 and ma_variable < 10 \
3... and ma_ variable % 2 == 1 and ma _var iabl e % 3 == 0:
4... pr int ( f" ma var iable vaut { m a_var ia ble }")
5...
6ma variable vaut 3
À l’intérieur d’une parenthèse, on peut revenir à la ligne sans utiliser le caractère \. C’est particulièrement utile pour
préciser les arguments d’une fonction ou d’une méthode, lors de sa création ou lors de son utilisation :
1>>> def ma_fonction ( argument_1 , argument_2 ,
2... argument_3 , argum ent_4 ):
3... return argument_1 + argume nt_2
4...
5>> > m a_ fo nc tion (" t exte tr ès l ong " , " ti gre ",
6... " si nge " , " souri s ")
7'texte très longtigre '
Les parenthèses sont également très pratiques pour répartir sur plusieurs lignes une chaîne de caractères qui sera affichée
sur une seule ligne :
1>>> print("ATGCGTACAGTATCGATAAC"
2... "ATGACTGCTACGATCGGATA"
3... "CGGGTAACGCCATGTACATT")
4ATGCGTACAGTATCGATAACATGACTGCTACGATCGGATACGGGTAACGCCATGTACATT
Notez qu’il n’y a pas d’opérateur +pour concaténer les trois chaînes de caractères et que celles-ci ne sont pas séparées par
des virgules. À partir du moment où elles sont entre parenthèses, Python les concatène automatiquement.
On peut aussi utiliser les parenthèses pour évaluer un expression trop longue :
1>>> ma_variable = 3
2>>> if ( ma_ variable > 1 and ma_v aria ble < 10
3... and ma_ variable % 2 == 1 and ma _var iabl e % 3 == 0):
4... pr int ( f" ma var iable vaut { m a_var ia ble }")
5...
6ma variable vaut 3
Les parenthèses sont aussi très utiles lorsqu’on a besoin d’enchaîner des méthodes les unes à la suite des autres. Un
exemple se trouve dans le chapitre 17 Quelques modules d’intérêt en bioinformatique, dans la partie consacrée au module
pandas.
Enfin, il est possible de créer des listes ou des dictionnaires sur plusieurs lignes, en sautant une ligne après une virgule :
1>> > ma _l is te = [1 , 2 , 3 ,
2... 4, 5, 6,
3... 7, 8, 9]
4>> > mo n_d ic o = {" cl é 1 ": 13 ,
5.. . " cl é 2": 42 ,
6... " cl é 3": -10}
15.1.6 Lignes vides
Dans un script, les lignes vides sont utiles pour séparer visuellement les différentes parties du code.
Il est recommandé de laisser deux lignes vides avant la définition d’une fonction ou d’une classe et de laisser une seule
ligne vide avant la définition d’une méthode (dans une classe).
On peut aussi laisser une ligne vide dans le corps d’une fonction pour séparer les sections logiques de la fonction, mais
cela est à utiliser avec parcimonie.
130 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
15.2. Les docstrings et la PEP 257 Chapitre 15. Bonnes pratiques en programmation Python
15.1.7 Commentaires
Les commentaires débutent toujours par le symbole #suivi d’un espace. Ils donnent des explications claires sur l’utilité
du code et doivent être synchronisés avec le code, c’est-à-dire que si le code est modifié, les commentaires doivent l’être aussi
(le cas échéant).
Les commentaires sont sur le même niveau d’indentation que le code qu’ils commentent. Les commentaires sont constitués
de phrases complètes, avec une majuscule au début (sauf si le premier mot est une variable qui s’écrit sans majuscule) et un
point à la fin.
La PEP 8 recommande très fortement d’écrire les commentaires en anglais, sauf si vous êtes à 120% sûr que votre code ne
sera lu que par des francophones. Dans la mesure où vous allez souvent développer des programmes scientifiques, nous vous
conseillons d’écrire vos commentaires en anglais.
Soyez également cohérent entre la langue utilisée pour les commentaires et la langue utilisée pour nommer les variables.
Pour un programme scientifique, les commentaires et les noms de variables sont en anglais. Ainsi ma_liste deviendra
my_list et ma_fonction deviendra my_function (par exemple).
Les commentaires qui suivent le code sur la même ligne sont à éviter le plus possible et doivent être séparés du code par
au moins deux espaces :
1x = x + 1 # My wonderful comment .
Remarque
Nous terminerons par une remarque qui concerne la syntaxe, mais qui n’est pas incluse dans la PEP 8. On nous pose
souvent la question du type de guillemets à utiliser pour déclarer une chaîne de caractères. Simples ou doubles?
1>> > v ar_1 = " Ma cha î ne de c ar act è res "
2>>> var_1
3'Ma c ha î ne de c arac t è res '
4>>> var_2 = 'Ma c ha î ne de ca ract è res '
5>>> var_2
6'Ma c ha î ne de c arac t è res '
7>>> var_1 == var_2
8True
Vous constatez dans l’exemple ci-dessus que pour Python, c’est exactement la même chose. Et à notre connaissance, il
n’existe pas de recommandation officielle sur le sujet.
Nous vous conseillons cependant d’utiliser les guillemets doubles car ceux-ci sont, de notre point de vue, plus lisibles.
15.2 Les docstrings et la PEP 257
Les docstrings, que l’on pourrait traduire par « chaînes de documentation » en français, sont un élément essentiel de nos
programmes Python comme on l’a vu au chapitre 14 Création de modules. À nouveau, les développeurs de Python ont émis
des recommandations dans la PEP 8 et plus exhaustivement dans la PEP 257 4sur la manière de rédiger correctement les
docstrings. En voici un résumé succinct.
De manière générale, écrivez des docstrings pour les modules, les fonctions, les classes et les méthodes. Lorsque l’expli-
cation est courte et compacte comme dans certaines fonctions ou méthodes simples, utilisez des docstrings d’une ligne :
1""" Docst ring simple d 'une ligne se finissant par un point ."""
Lorsque vous avez besoin de décrire plus en détail un module, une fonction, une classe ou une méthode, utilisez une
docstring sur plusieurs lignes.
1""" D oc stri ng de pl us ie ur s l ignes , la pr em i è re lig ne e st un r é sum é .
2
3Apr ès avoi r saut é une ligne , on d é crit les d é ta ils de cett e d ocst ri ng .
4blablabla
5blablabla
6blublublu
7bliblibli
8On termine la docs tring avec les triples g uillemets sur la ligne suivante .
9"""
Remarque
4. https://www.python.org/dev/peps/pep-0257/
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 131
Chapitre 15. Bonnes pratiques en programmation Python 15.2. Les docstrings et la PEP 257
La PEP 257 recommande d’écrire des docstrings avec des triples doubles guillemets, c’est-à-dire
"""Ceci est une docstring recommandée."""
mais pas
'''Ceci n'est pas une docstring recommandée.'''.
Comme indiqué dans le chapitre 14 Création de modules, n’oubliez pas que les docstrings sont destinées aux utilisateurs
des modules, fonctions, méthodes et classes que vous avez développés. Les éléments essentiels pour les fonctions et les
méthodes sont :
1. ce que fait la fonction ou la méthode,
2. ce qu’elle prend en argument,
3. ce qu’elle renvoie.
Pour les modules et les classes, on ajoute également des informations générales sur leur fonctionnement.
Pour autant, la PEP 257 ne dit pas explicitement comment organiser les docstrings pour les fonctions et les méthodes.
Pour répondre à ce besoin, deux solutions ont émergées :
— La solution Google avec le Google Style Python Docstrings 5.
— La solution NumPy avec le NumPy Style Python Docstrings 6.NumPy qui est un module complémentaire à Python, très
utilisé en analyse de données et dont on parlera dans le chapitre 17 Quelques modules d’intérêt en bioinformatique.
On illustre ici la solution NumPy pour des raisons de goût personnel. Sentez-vous libre d’aller explorer la proposition de
Google. Voici un exemple très simple :
1def mu lt ip lie _n omb re s ( no mbre1 , n om bre2 ):
2""" M ultipl icati on de deux nombres entiers .
3
4Ce tte f oncti on ne sert pas à grand chose .
5
6Parameters
7----------
8nombre1 : int
9Le pr emier no mbre ent ier .
10 nombre2 : int
11 Le second nombre entier.
12
13 Avec une de scrip tion plus longu e .
14 Sur p lusie urs li gnes .
15
16 Returns
17 -------
18 int
19 Le produit des deux nom bres .
20 """
21 return nombre1 * nombre2
Lignes 6 et 7. La section Parameters précise les paramètres de la fonction. Les tirets sur la ligne 7 permettent de souligner
le nom de la section et donc de la rendre visible.
Lignes 8 et 9. On indique le nom et le type du paramètre séparés par le caractère deux-points. Le type n’est pas obligatoire.
En dessous, on indique une description du paramètre en question. La description est indentée.
Lignes 10 à 14. Même chose pour le second paramètre. La description du paramètre peut s’étaler sur plusieurs lignes.
Lignes 16 et 17. La section Returns indique ce qui est renvoyé par la fonction (le cas échéant).
Lignes 18 et 19. La mention du type renvoyé est obligatoire. En dessous, on indique une description de ce qui est renvoyé
par la fonction. Cette description est aussi indentée.
Attention
L’être humain a une fâcheuse tendance à la procrastination (le fameux « Bah je le ferai demain.. .») et écrire de la docu-
mentation peut être un sérieux motif de procrastination. Soyez vigilant sur ce point, et rédigez vos docstrings au moment où
vous écrivez vos modules, fonctions, classes ou méthodes. Passer une journée (voire plusieurs) à écrire les docstrings d’un
gros projet est particulièrement pénible. Croyez-nous!
5. https://sphinxcontrib-napoleon.readthedocs.io/en/latest/example_google.html
6. https://sphinxcontrib-napoleon.readthedocs.io/en/latest/example_numpy.html
132 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
15.3. Outils de contrôle qualité du code Chapitre 15. Bonnes pratiques en programmation Python
15.3 Outils de contrôle qualité du code
Pour évaluer la qualité d’un code Python, c’est-à-dire sa conformité avec les recommandations de la PEP 8 et de la PEP
257, on peut utiliser des sites internet ou des outils dédiés.
Le site pep8online 7, par exemple, est très simple d’utilisation. On copie / colle le code à évaluer puis on clique sur le
bouton Check code.
Les outils pycodestyle,pydocstyle et pylint doivent par contre être installés sur votre machine. Avec la distribution
Miniconda, cette étape d’installation se résume à une ligne de commande :
1$ conda install -c conda - forge p yc odest yl e p yd ocst yl e p ylint
Définition
Les outils pycodestyle,pydocstyle et pylint sont des linters, c’est-à-dire des programmes qui vont chercher les
sources potentielles d’erreurs dans un code informatique. Ces erreurs peuvent être des erreurs de style (PEP 8 et 257) ou des
erreurs logiques (manipulation d’une variable, chargement de module).
Voici le contenu du script script_quality_not_ok.py 8que nous allons analyser par la suite :
1""" Un script de multi plication .
2"""
3
4import os
5
6def Mu lt ip lie _n omb re s ( no mbre1 , n om bre2 ):
7""" Mu ltipl ication de deux nombres entiers
8Ce tte f oncti on ne sert pas à grand chose .
9
10 Parameters
11 ----------
12 nombre1 : int
13 Le pr emier no mbre ent ier .
14 nombre2 : int
15 Le second nombre entier.
16
17 Avec une de scrip tion plus longu e .
18 Sur p lusie urs li gnes .
19
20 Returns
21 -------
22 int
23 Le produit des deux nom bres .
24
25 """
26 re turn nombre1 * n ombre2
27
28
29 if __name__ == "__main__ ":
30 print (f"2 x 3 = { Mult iplie_nombr es (2 , 3)}")
31 print ( f "4 x 5 = { Mult iplie_ nombr es (4 , 5)}")
Ce script est d’ailleurs parfaitement fonctionnel :
1$ python script _quali ty_ok .py
22x3=6
34 x 5 = 20
On va tout d’abord vérifier la conformité avec la PEP 8 avec l’outil pycodestyle :
1$ pyco dest yle scrip t_quali ty_not _ok . py
2scri pt_qua lity_n ot_ok .py :6:1: E302 expected 2 blank lines , found 1
3scri pt_qua lity_no t_ok . py :6:30: E231 missing whi tespace after ','
4scri pt_qua lity_no t_ok . py :6:38: E202 whi tesp ace before ')'
5scri pt_qua lity_no t_ok . py :26:21: E225 missing whi tesp ace around operator
6scri pt_qua lity_no t_ok . py :31:10: E211 whi tesp ace before '('
Ligne 2. Le bloc script_quality_not_ok.py:6:1: désigne le nom du script (script_quality_not_ok.py), le nu-
méro de la ligne (6) et le numéro de la colonne (1) où se trouve la non-conformité avec la PEP 8. Ensuite, pycodestyle
fournit un code et un message explicatif. Ici, il faut deux lignes vides avant la fonction Multiplie_nombres().
Ligne 3. Il manque un espace après la virgule qui sépare les arguments nombre1 et nombre2 dans la définition de la
fonction Multiplie_nombres() à la ligne 6 (colonne 30) du script.
7. http://pep8online.com/
8. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/script_quality_not_ok.py
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 133
Chapitre 15. Bonnes pratiques en programmation Python 15.4. Organisation du code
Ligne 4. Il y un espace de trop après le second argument nombre2 dans la définition de la fonction Multiplie_nombres()
à la ligne 6 (colonne 38) du script.
Ligne 5. Il manque un espace après l’opérateur *à la ligne 26 (colonne 21) du script.
Ligne 6. Il y a un espace de trop entre print et (à la ligne 31 (colonne 10) du script.
Remarquez que curieusement, pycodestyle n’a pas détecté que le nom de la fonction Multiplie_nombres() ne res-
pecte pas la convention de nommage.
Ensuite, l’outil pydocstyle va vérifier la conformité avec la PEP 257 et s’intéresser particulièrement aux docstrings :
1$ pydocstyle scrip t_quali ty_not _ok . py
2scri pt _q ua li ty _n ot _o k . py :1 at mo dule lev el :
3D2 00 : One - lin e d ocst ri ng s hou ld fit on one line wi th qu otes ( f ound 2)
4scri pt _q ua li ty _n ot _o k . py :7 in pu blic f unct ion `Multiplie_nombres `:
5D2 05 : 1 blank line r eq uire d be twee n s umma ry li ne a nd d es cr ip ti on ( f ound 0)
6scri pt _q ua li ty _n ot _o k . py :7 in pu blic f unct ion `Multiplie_nombres `:
7D400 : First line should end with a period ( not 's')
Lignes 2 et 3. pydocstyle indique que la docstring à la ligne 1 du script est sur deux lignes alors qu’elle devrait être sur
une seule ligne.
Lignes 4 et 5. Dans la docstring de la fonction Multiplie_nombres() (ligne 7 du script), il manque une ligne vide entre
la ligne résumé et la description plus complète.
Lignes 6 et 7. Dans la docstring de la fonction Multiplie_nombres() (ligne 7 du script), il manque un point à la fin de
la première ligne.
Les outils pycodestyle et pydocstyle vont simplement vérifier la conformité aux PEP 8 et 257. L’outil pylint va lui
aussi vérifier une partie de ces règles mais il va également essayer de comprendre le contexte du code et proposer des éléments
d’amélioration. Par exemple :
1$ pylint script_ qualit y_not_o k .py
2*** ********* * Module s cript_ qualit y _not_o k
3scri pt_qua lity_n ot_ok .py :6:29: C0326 : Exactly one space required after comma
4def Mu lt ip lie _n omb re s ( no mbre1 , n om bre2 ):
5^ ( bad - whitesp ace )
6scri pt _q ua li ty _n ot _o k . py :6:38 : C 032 6 : No s pac e a llow ed be fore b rack et
7def Mu lt ip lie _n omb re s ( no mbre1 , n om bre2 ):
8^ ( bad - whitesp ace )
9scri pt_qua lity_n ot_ok .py :31:10: C0326 : No space allowed before bracket
10 print ((f "4 x 5 = { Mult iplie _nombr es (4 , 5)}")
11 ^ ( bad - whitespace )
12 scri pt_qua li ty_not _ok . py :6:0: C0103 : Function name " M ultipl ie_nom bres "
13 doesn 't con form to sna ke _case n amin g sty le ( invalid - name )
14 s cr ip t_ qua l it y_ no t _o k . py : 4: 0: W0 611 : U nu sed i mp ort os ( un used - im po rt )
15
16 -----------------------------------
17 Your code has been rated at 0.00/10
Lignes 3 à 5. pylint indique qu’il manque un espace entre les paramètres de la fonction Multiplie_nombres() (ligne
6 et colonne 29 du script). La ligne du script qui pose problème est affichée, ce qui est pratique.
Lignes 6 à 8. pylint identifie un espace de trop après le second paramètre de la fonction Multiplie_nombres().
Ligne 9 à 11. Il y a un espace de trop entre print et (.
Lignes 12 et 13. Le nom de la fonction Multiplie_nombres() ne respecte pas la convention PEP 8. La fonction devrait
s’appeler multiplie_nombres().
Ligne 14. Le module os est chargé mais pas utilisé (ligne 4 du script).
Ligne 17. pylint produit également une note sur 10. Ne soyez pas surpris si cette note est très basse (voire négative) la
première fois que vous analysez votre script avec pylint. Cet outil fournit de nombreuses suggestions d’amélioration et la
note attribuée à votre script devrait rapidement augmenter. Pour autant, la note de 10 est parfois difficile à obtenir. Ne soyez
pas trop exigeant.
Une version améliorée du script précédent est disponible en ligne 9.
15.4 Organisation du code
Il est fondamental de toujours structurer et organiser son code de la même manière. Ainsi, on sait tout de suite où trouver
l’information et un autre programmeur pourra s’y retrouver. Voici un exemple de code avec les différents éléments dans le bon
ordre :
9. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/script_quality_ok.py
134 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
15.4. Organisation du code Chapitre 15. Bonnes pratiques en programmation Python
1""" Docst ring d 'une lig ne d é cr iv ant b ri è vem ent ce que fa it le p ro gr amme .
2
3Us age :
4======
5python nom_de _ce_sup er_scr ipt . py argu ment 1 argu ment 2
6
7arg umen t1 : un ent ier si gnif iant un truc
8arg um en t2 : u ne cha î ne de ca ra ct è re s d é cr iv an t un bi dule
9"""
10
11 __authors__ = (" Johny B Good ", " Hubert de la Pâ te Feuille t ée ")
12 __c ontac t__ = (" john y@bgood . us", " hu b@pa te . feu ille tee . fr ")
13 __c op yri gh t_ _ = " MIT "
14 __date__ = "2030 -01 -01"
15 __v ersio n__ = "1.2.3"
16
17 import module_interne
18 import module_interne_2
19
20 import module_externe
21
22 UNE _CONSTANT E = valeur
23 UNE_ AUTRE _CONST ANTE = une _autre_vale ur
24
25
26 class UneSuperClasse ():
27 """ Ré sum é de la d oc st ri ng d é cri va nt la c lass e .
28
29 Description dé taill é e ligne 1
30 Description dé taill é e ligne 2
31 Description dé taill é e ligne 3
32 """
33
34 def _ _i nit_ _ ( self ):
35 """ Ré sum é de la d oc st ri ng d é cri va nt le c on st ruc te ur .
36
37 Description dé taill é e ligne 1
38 Description dé taill é e ligne 2
39 Description dé taill é e ligne 3
40 """
41 [...]
42
43 def une_m é thode _simp le ( self ):
44 """ Docst ring d 'une ligne d é cr ivan t la m é tho de ."""
45 [...]
46
47 def une _m é t hode_ co mp lexe ( self , a rg1 ):
48 """ Ré sum é de la d oc st ri ng d é cri va nt la m é th ode .
49
50 Description dé taill é e ligne 1
51 Description dé taill é e ligne 2
52 Description dé taill é e ligne 3
53 """
54 [...]
55 return un_truc
56
57
58 def un e_fonc tion_co mplexe ( arg1 , arg2 , arg3 ):
59 """ Ré sum é de la d oc st ri ng d é cri va nt la f on ct ion .
60
61 Description dé taill é e ligne 1
62 Description dé taill é e ligne 2
63 Description dé taill é e ligne 3
64 """
65 [...]
66 return une_chose
67
68
69 def un e_fonc tion_s imple (arg1 , arg2 ):
70 """ Docst ring d 'une ligne d é crivant la fon ctio n ." ""
71 [...]
72 return aut re_chose
73
74
75 if __name__ == "__main__ ":
76 # ici dé bute le programme princi pal
77 [...]
Lignes 1 à 9. Cette docstring décrit globalement le script. Cette docstring (ainsi que les autres) seront visibles si on importe
le script en tant que module, puis en invoquant la commande help() (voir chapitre 14 Création de modules).
Lignes 11 à 15. On définit ici un certain nombres de variables avec des doubles underscores donnant quelques informations
sur la version du script, les auteurs, etc. Il s’agit de métadonnées que la commande help() pourra afficher. Bien sûr, ces
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 135
Chapitre 15. Bonnes pratiques en programmation Python 15.5. Conseils sur la conception d’un script
métadonnées ne sont pas obligatoires, mais elles sont utiles lorsque le code est distribué à la communauté.
Lignes 17 à 20. Importation des modules. D’abord les modules internes à Python (fournis en standard), puis les modules
externes (ceux qu’il faut installer en plus), un module par ligne.
Lignes 22 et 23. Définition des constantes. Le nom des constantes est en majuscule.
Ligne 26. Définition d’une classe. On a laissé deux lignes vides avant.
Lignes 27 à 32. Docstring décrivant la classe.
Lignes 33, 42 et 46. Avant chaque méthode de la classe, on laisse une ligne vide.
Lignes 58 à 72. Après les classes, on met les fonctions « classiques ». Avant chaque fonction, on laisse deux lignes vides.
Lignes 75 à 77. On écrit le programme principal. Le test ligne 76 n’est vrai que si le script est utilisé en tant que programme.
Les lignes suivantes ne sont donc pas exécutées si le script est chargé comme un module.
15.5 Conseils sur la conception d’un script
Voici quelques conseils pour vous aider à concevoir un script Python.
— Réfléchissez avec un papier, un crayon. .. et un cerveau (voire même plusieurs)! Reformulez avec des mots en français
(ou en anglais) les consignes qui vous ont été données ou le cahier des charges qui vous a été communiqué. Dessinez
ou construisez des schémas si cela vous aide.
— Découpez en fonctions chaque élément de votre programme. Vous pourrez ainsi tester chaque élément indépendam-
ment du reste. Pensez à écrire les docstrings en même temps que vous écrivez vos fonctions.
— Quand l’algorithme est complexe, commentez votre code pour expliquer votre raisonnement. Utiliser des fonctions (ou
méthodes) encore plus petites peut aussi être une solution.
— Documentez-vous. L’algorithme dont vous avez besoin existe-t-il déjà dans un autre module? Existe-t-il sous la forme
de pseudo-code? De quels outils mathématiques avez-vous besoin dans votre algorithme?
— Si vous créez ou manipulez une entité cohérente avec des propriétés propres, essayez de construire une classe. Jetez,
pour cela, un œil au chapitre 19 Avoir la classe avec les objets.
— Utilisez des noms de variables explicites, qui signifient quelque chose. En lisant votre code, on doit comprendre ce que
vous faites. Choisir des noms de variables pertinents permet aussi de réduire les commentaires.
— Quand vous construisez une structure de données complexe (par exemple une liste de dictionnaires contenant d’autres
objets), documentez et illustrez l’organisation de cette structure de données sur un exemple simple.
— Testez toujours votre code sur un jeu de données simple pour pouvoir comprendre rapidement ce qui se passe. Par
exemple, une séquence de 1000 bases est plus facile à gérer que le génome humain! Cela vous permettra également
de retrouver plus facilement une erreur lorsque votre programme ne fait pas ce que vous souhaitez.
— Lorsque votre programme « plante », lisez le message d’erreur. Python tente de vous expliquer ce qui ne va pas. Le
numéro de la ligne qui pose problème est aussi indiqué.
— Discutez avec des gens. Faites tester votre programme par d’autres. Les instructions d’utilisation sont-elles claires?
— Si vous distribuez votre code :
— Rédigez une documentation claire.
— Testez votre programme (jetez un œil aux tests unitaires 10).
— Précisez une licence d’utilisation. Voir par exemple le site Choose an open source license 11.
15.6 Pour terminer : la PEP 20
La PEP 20 est une sorte de réflexion philosophique avec des phrases simples qui devraient guider tout programmeur.
Comme les développeurs de Python ne manque pas d’humour, celle-ci est accessible sous la forme d’un « œuf de Pâques »
(easter egg en anglais) ou encore « fonctionnalité cachée d’un programme » en important un module nommé this :
1>>> import this
2The Zen of Python , by Tim Peters
3
4Bea ut iful is be tter than ugly .
5Explic it is bet ter than im plic it .
6Simple is better than complex .
7Complex is better than compli cated .
8Flat is b etter than nested .
9Sparse is better than dense .
10 Rea dabil it y c oun ts .
10. https://fr.wikipedia.org/wiki/Test_unitaire
11. https://choosealicense.com/
136 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
15.6. Pour terminer : la PEP 20 Chapitre 15. Bonnes pratiques en programmation Python
11 Special cases aren 't special enough to break the rules .
12 Althou gh prac ti calit y b eat s pur ity .
13 Errors should never pass silently .
14 Un less expl icitl y s ilen ced .
15 In the face of ambig uity , ref use the tem pt ation to guess .
16 There should be one -- and preferably only one -- obvious way to do it.
17 Although that way may not be obvious at first unless you 're Dut ch .
18 Now is be tte r than n ever .
19 Although never is often better than * right * now .
20 If the implementation is hard to explain , it 's a b ad idea .
21 If the i mplem entation is easy to explain , it may be a good idea.
22 Namespaces are one honking great idea -- let 's do more of thos e !
23 >>>
Et si l’aventure et les easter eggs vous plaisent, testez également la commande
1>>> import antigravity
Il vous faudra un navigateur et une connexion internet.
Pour aller plus loin
— L’article Python Code Quality : Tools & Best Practices 12 du site Real Python est une ressource intéressante pour
explorer plus en détail la notion de qualité pour un code Python. De nombreux linters y sont présentés.
— Les articles Assimilez les bonnes pratiques de la PEP 8 13 du site OpenClassrooms et Structuring Python Programs 14
du site Real Python rappellent les règles d’écriture et les bonnes pratiques vues dans ce chapitre.
12. https://realpython.com/python-code-quality/
13. https://openclassrooms.com/fr/courses/4425111-perfectionnez-vous-en-python/4464230-assimilez-les-bonnes-pratiques-de-la-pep-8
14. https://realpython.com/python-program-structure/
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 137
Chapitre 16
Expressions régulières et parsing
Le module re permet d’utiliser des expressions régulières avec Python. Les expressions régulières sont aussi appelées
en anglais regular expressions ou en plus court regex. Dans la suite de ce chapitre, nous utiliserons souvent le mot regex
pour désigner une expression régulière. Les expressions régulières sont puissantes et incontournables en bioinformatique,
spécialement lorsque vous souhaitez récupérer des informations dans de gros fichiers.
Cette action de recherche de données dans un fichier est appelée plus généralement parsing (qui signifie littéralement «
analyse syntaxique »). Le parsing fait partie du travail quotidien du bioinformaticien, il est sans arrêt en train de « fouiller
» dans des fichiers pour en extraire des informations d’intérêt comme par exemple récupérer les coordonnées 3D des atomes
d’une protéine dans un fichier PDB ou encore extraire les gènes d’un fichier GenBank.
Dans ce chapitre, nous ne ferons que quelques rappels sur les expressions régulières. Pour une documentation plus com-
plète, référez-vous à la page d’aide des expressions régulières 1sur le site officiel de Python.
16.1 Définition et syntaxe
Une expression régulière est une suite de caractères qui a pour but de décrire un fragment de texte. Cette suite de caractères
est encore appelée motif (en anglais pattern), motif qui est constitué de deux types de caractères :
— Les caractères dits normaux.
— Les métacaractères ayant une signification particulière, par exemple le caractère ˆsignifie début de ligne et non pas le
caractère « chapeau » littéral.
Avant de présenter les regex en Python, nous allons faire un petit détour par Unix. En effet, certains programmes comme
egrep,sed ou encore awk savent interpréter les expressions régulières. Tous ces programmes fonctionnent généralement
selon le schéma suivant :
— Le programme lit un fichier ligne par ligne.
— Pour chaque ligne lue, si l’expression régulière passée en argument est retrouvée dans la ligne, alors le programme
effectue une action.
Par exemple, pour le programme egrep :
1$ egrep "^ DEF " h erp_ virus . gbk
2DEFINITION Human her pesv irus 2, complete genome .
Ici, egrep affiche toutes les lignes du fichier du virus de l’herpès (herp_virus.gbk) dans lesquelles la regex ˆDEF
(c’est-à-dire le mot DEF en début de ligne) est retrouvée.
Remarque
Il est intéressant de faire un point sur le vocabulaire utilisé en anglais et en français. En général, on utilise le verbe to
match pour indiquer qu’une regex « a fonctionné ». Bien qu’il n’y ait pas de traduction littérale en français, on peut utiliser
les verbes « retrouver » ou « correspondre ». Par exemple, on pourra traduire l’expression « The regex matches the line » par
« La regex est retrouvée dans la ligne » ou encore « La regex correspond dans la ligne ».
Après avoir introduit le vocabulaire des regex, voici quelques éléments de syntaxe des métacaractères :
1. https://docs.python.org/fr/3/library/re.html
138
16.1. Définition et syntaxe Chapitre 16. Expressions régulières et parsing
ˆDébut de chaîne de caractères ou de ligne.
Exemple : la regex ˆATG est retrouvée dans la chaîne de caractères ATGCGT mais pas dans la chaîne CCATGTT.
$Fin de chaîne de caractères ou de ligne.
Exemple : la regex ATG$ est retrouvée dans la chaîne de caractères TGCATG mais pas dans la chaîne CCATGTT.
.N’importe quel caractère (mais un caractère quand même).
Exemple : la regex A.G est retrouvée dans ATG,AtG,A4G, mais aussi dans A-G ou dans A G.
[ABC] Le caractère A ou B ou C (un seul caractère).
Exemple : la regex T[ABC]G est retrouvée dans TAG,TBG ou TCG, mais pas dans TG.
[A-Z] N’importe quelle lettre majuscule.
Exemple : la regex C[A-Z]T est retrouvée dans CAT,CBT,CCT...
[a-z] N’importe quelle lettre minuscule.
[0-9] N’importe quel chiffre.
[A-Za-z0-9] N’importe quel caractère alphanumérique.
[ˆAB] N’importe quel caractère sauf A et B.
Exemple : la regex CG[ˆAB]T est retrouvée dans CG9T,CGCT. . . mais pas dans CGAT ni dans CGBT.
\Caractère d’échappement (pour protéger certains caractères).
Exemple : la regex \+ désigne le caractère +littéral. La regex A\.G est retrouvée dans A.G et non pas dans Asuivi de
n’importe quel caractère, suivi de G.
*0 à nfois le caractère précédent ou l’expression entre parenthèses précédente.
Exemple : la regex A(CG)*T est retrouvée dans AT,ACGT,ACGCGT...
+1 à nfois le caractère précédent ou l’expression entre parenthèses précédente.
Exemple : la regex A(CG)+T est retrouvée dans ACGT,ACGCGT. . . mais pas dans AT.
?0 à 1 fois le caractère précédent ou l’expression entre parenthèses précédente.
Exemple : la regex A(CG)?T est retrouvée dans AT ou ACGT.
{n} nfois le caractère précédent ou l’expression entre parenthèses précédente.
Exemple : la regex A(CG){2}T est retrouvée dans ACGCGT mais pas dans ACGT,ACGCGCGT ou ACGCG.
{n,m} nàmfois le caractère précédent ou l’expression entre parenthèses précédente.
Exemple : la regex A(C){2,4}T est retrouvée dans ACCT,ACCCT et ACCCCT mais pas dans ACT,ACCCCCT ou ACCC.
{n,} Au moins nfois le caractère précédent ou l’expression entre parenthèses précédente.
Exemple : la regex A(C){2,}T est retrouvée dans ACCT,ACCCT et ACCCCT mais pas à ACT ou ACCC.
{,m} Au plus mfois le caractère précédent ou l’expression entre parenthèses précédente.
Exemple : la regex A(C){,2}T est retrouvée dans AT,ACT et ACCT mais pas dans ACCCT ou ACC.
(CG|TT) Les chaînes de caractères CG ou TT.
Exemple : la regex A(CG|TT)C est retrouvée dans ACGC ou ATTC.
Enfin, il existe des caractères spéciaux qui sont bien commodes et qui peuvent être utilisés en tant que métacaractères :
\d remplace n’importe quel chiffre (dsignifie digit), équivalent à [0-9].
\w remplace n’importe quel caractère alphanumérique et le caractère souligné (underscore) (wsignifie word character),
équivalent à [0-9A-Za-z_].
\s remplace n’importe quel « espace blanc » (whitespace) (ssignifie space), équivalent à [ \t\n\r\f]. La notion
d’espace blanc a été abordée dans le chapitre 10 Plus sur les chaînes de caractères. Les espaces blancs les plus
classiques sont l’espace , la tabulation \t, le retour à la ligne \n, mais il en existe d’autres comme \r et \f que nous
ne développerons pas ici. \s est très pratique pour détecter une combinaison d’espace(s) et/ou de tabulation(s).
Comme vous le constatez, les métacaractères sont nombreux et leur signification est parfois difficile à maîtriser. Faites
particulièrement attention aux métacaractères .,+et *qui, combinés ensemble, peuvent donner des résultats ambigus.
Il est important de savoir par ailleurs que les regex sont « avides » (greedy en anglais) lorsqu’on utilise les métacaractères
+et *. C’est-à-dire que la regex cherchera à « s’étendre » au maximum. Par exemple, si on utilise la regex A+ pour faire une
recherche dans la chaîne TTTAAAAAAAAGC, tous les A de cette chaîne (8 en tout) seront concernés, bien que AA,AAA, etc. «
fonctionnent » également avec cette regex.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 139
Chapitre 16. Expressions régulières et parsing 16.2. Quelques ressources en ligne
16.2 Quelques ressources en ligne
Nous vous conseillons de tester systématiquement vos expressions régulières sur des exemples simples. Pour vous aider,
nous vous recommandons plusieurs sites internet :
— RegexOne 2: tutoriel en ligne très bien fait.
— RegExr 3et ExtendsClass 4: visualisent tous les endroits où une regex est retrouvée dans un texte.
— pythex.org 5: interface simple et efficace, dédiée à Python.
— Regular-Expressions.info 6: documentation exhaustive sur les regex (il y a même une section sur Python).
N’hésitez pas à explorer ces sites avant de vous lancer dans les exercices ou dans l’écriture de vos propres regex!
16.3 Le module re
16.3.1 La fonction search()
Dans le module re, la fonction search() est incontournable. Elle permet de rechercher un motif, c’est-à-dire une regex, au
sein d’une chaîne de caractères avec une syntaxe de la forme search(motif, chaine). Si motif est retrouvé dans chaine,
Python renvoie un objet du type SRE_Match.
Sans entrer dans les détails propres au langage orienté objet, si on utilise un objet du type SRE_Match dans un test, il
sera considéré comme vrai. Regardez cet exemple dans lequel on va rechercher le motif tigre dans la chaîne de caractères
"girafe tigre singe" :
1>>> import re
2>> > a nima ux = " g ira fe ti gre s ing e "
3>> > re . sear ch (" tigre " , a nima ux )
4< _sr e . SR E_ Matc h ob jec t at 0 x7f efda efe2 a0 >
5>> > if re . searc h (" t igre " , a nima ux ):
6... pr int (" OK ")
7...
8OK
Attention
Le motif que vous utilisez comme premier argument de la fonction search() sera interprété en tant que regex. Ainsi,
ˆDEF correspondra au mot DEF en début de chaîne et pas au caractère littéral ˆsuivi du mot DEF.
16.3.2 Les fonctions match() et fullmatch()
Il existe aussi la fonction match() dans le module re qui fonctionne sur le modèle de search(). La différence est qu’elle
renvoie un objet du type SRE_Match seulement lorsque la regex correspond au début de la chaîne de caractères (à partir du
premier caractère).
1>> > a nima ux = " g ira fe ti gre s ing e "
2>> > re . sear ch (" tigre " , a nima ux )
3< _sr e . SR E_ Matc h ob jec t at 0 x7f efda efe7 18 >
4>> > re . matc h (" tig re ", ani maux )
5>>>
6>> > animaux = " t igre si nge "
7>> > re . matc h (" tig re ", ani maux )
8< _s re . S RE _Ma tc h ob je ct ; s pan = (0 , 5) , ma tc h ='tigre '>
9>>>
Il existe également la fonction fullmatch() qui renvoie un objet du type SRE_Match si et seulement si l’expression
régulière correspond exactement à la chaîne de caractères.
1>> > animaux = " t igre "
2>> > re . fu ll matc h (" t igr e ", a nima ux )
3>> > a nima ux = " tig re "
4>> > re . fu ll matc h (" t igr e ", a nima ux )
5< _s re . S RE _Ma tc h ob je ct ; s pan = (0 , 5) , ma tc h ='tigre '>
2. https://regexone.com/
3. https://regexr.com/
4. https://extendsclass.com/regex-tester.html#python
5. https://pythex.org/
6. https://www.regular-expressions.info
140 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
16.3. Le module re Chapitre 16. Expressions régulières et parsing
De manière générale, nous vous recommandons l’usage de la fonction search(). Si vous souhaitez avoir une correspon-
dance avec le début de la chaîne de caractères comme dans la fonction match(), vous pouvez toujours utiliser l’accroche de
début de ligne ˆ. Si vous voulez une correspondance exacte comme dans la fonction fullmatch(), vous pouvez utiliser les
métacaractères ˆet $, par exemple ˆtigre$.
16.3.3 Compilation d’expressions régulières
Lorsqu’on a besoin de tester la même expression régulière sur plusieurs milliers de chaînes de caractères, il est pratique
de compiler préalablement la regex à l’aide de la fonction compile() qui renvoie un objet de type SRE_Pattern :
1>> > regex = re . compile ("^ t igr e ")
2>>> regex
3< _sr e . SR E_ Pa tt ern ob ject at 0 x7f efda fd0d f0 >
On peut alors utiliser directement cet objet avec la méthode .search() :
1>> > a nima ux = " g ira fe ti gre s ing e "
2>> > regex . search ( a nima ux )
3>> > animaux = " t igre si nge "
4>> > regex . search ( a nima ux )
5< _sr e . SR E_ Matc h ob jec t at 0 x7f efda efe7 18 >
6>> > animaux = " s inge ti gre "
7>> > regex . search ( a nima ux )
16.3.4 Groupes
L’intérêt de l’objet de type SRE_Match renvoyé par Python lorsqu’une regex trouve une correspondance dans une chaîne
de caractères est de pouvoir ensuite récupérer certaines zones précises :
1>>> regex = re . compile ("([0 -9]+)\.([0 -9]+)")
Dans cet exemple, on recherche un nombre décimal, c’est-à-dire une chaîne de caractères :
— qui débute par un ou plusieurs chiffres [0-9]+,
— suivi d’un point \. (le point a d’habitude une signification de métacaractère, donc il faut l’échapper avec \pour qu’il
retrouve sa signification de point),
— et qui se termine encore par un ou plusieurs chiffres [0-9]+.
Les parenthèses dans la regex créent des groupes ([0-9]+ deux fois) qui seront récupérés ultérieurement par la méthode
.group().
1>> > r esul tat = regex . s earc h (" pi vaut 3. 14")
2>> > r esul tat . gr oup (0)
3'3.14 '
4>> > r esul tat . gr oup (1)
5'3'
6>> > r esul tat . gr oup (2)
7'14'
8>> > r esul tat . st art ()
98
10 >> > r es ul ta t . end ()
11 12
La totalité de la correspondance est donnée par .group(0), le premier élément entre parenthèses est donné par .group(1)
et le second par .group(2).
Les méthodes .start() et .end() donnent respectivement la position de début et de fin de la zone qui correspond à la
regex. Notez que la méthode .search() ne renvoie que la première zone qui correspond à l’expression régulière, même s’il
en existe plusieurs :
1>> > r esul tat = regex . s earc h (" pi vaut 3.14 et e vaut 2. 72" )
2>> > r esul tat . gr oup (0)
3'3.14 '
16.3.5 La méthode .findall()
Pour récupérer chaque zone, s’il y en a plusieurs, vous pouvez utiliser la méthode .findall() qui renvoie une liste des
éléments en correspondance.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 141
Chapitre 16. Expressions régulières et parsing 16.4. Exercices
1>>> regex = re .compile ("[0 -9]+\.[0 -9]+")
2>> > r esul tat = regex . f inda ll (" pi vaut 3 .14 et e vaut 2. 72" )
3>>> res ultat
4['3.14 ','2.72 ']
L’utilisation des groupes entre parenthèses est également possible et ceux-ci sont alors renvoyés sous la forme de tuples.
1>>> regex = re . compile ("([0 -9]+)\.([0 -9]+)")
2>> > r esul tat = regex . f inda ll (" pi vaut 3 .14 et e vaut 2. 72" )
3>>> res ultat
4[( '3','14 ') , ( '2','72 ')]
16.3.6 La méthode .sub()
Enfin, la méthode .sub() permet d’effectuer des remplacements assez puissants. Par défaut la méthode .sub(chaine1,
chaine2) remplace toutes les occurrences trouvées par l’expression régulière dans chaine2 par chaine1. Si vous souhaitez
ne remplacer que les npremières occurrences, utilisez l’argument count=n :
1>>> regex = re .compile ("[0 -9]+\.[0 -9]+")
2>> > regex . sub (" quel que chose ", " pi vaut 3.14 et e vaut 2.72 ")
3'pi vaut quelque chose et e vaut quelque chose '
4>> > regex . sub (" quel que chose ", " pi vaut 3.14 et e vaut 2.72 " , cou nt =1)
5'pi vaut qu elque chose et e vaut 2.72 '
Encore plus puissant, il est possible d’utiliser dans le remplacement des groupes qui ont été « capturés » avec des paren-
thèses.
1>>> regex = re . compile ("([0 -9]+)\.([0 -9]+)")
2>>> phrase = " pi vaut 3.14 et e vaut 2.72"
3>> > r ege x . sub (" a ppr ox ima tiv eme nt \\1" , ph ra se )
4'pi vaut appr oximativeme nt 3 et e vaut vaut ap proxim ative ment 2 '
5>> > r ege x . sub (" a ppr ox ima tiv eme nt \ \1 ( p uis .\\2 )" , p hr ase )
6'pi v aut a pp ro xi ma tiv em en t 3 ( puis .14) et e vaut app ro xi ma ti ve men t 2 ( puis .72) '
Si vous avez capturé des groupes, il suffit d’utiliser \\1,\\2 (etc.) pour utiliser les groupes correspondants dans la chaîne
de caractères substituée. On notera que la syntaxe générale pour récupérer des groupes dans les outils qui gèrent les regex est
\1,\2, etc. Toutefois, Python nous oblige à mettre un deuxième backslash car il y a ici deux niveaux : un premier niveau
Python où on veut mettre un backslash littéral (donc \\), puis un second niveau regex dans lequel on veut retrouver \1. Si cela
est confus, retenez seulement qu’il faut mettre un \\ devant le numéro de groupe.
Enfin, sachez que la réutilisation d’un groupe précédemment capturé est aussi utilisable lors d’une utilisation classique de
regex. Par exemple :
1>>> re. search ("( pan )\\1" , " bambi et panpan ")
2< _sr e. SRE _Matc h o bject ; sp an =(9 , 15) , m atc h ='panpan '>
3>>> re. search ("( pan )\\1" , " le pistolet a fait pan !")
4>>>
Dans la regex (pan)\\1, on capture d’abord le groupe (pan) grâce aux parenthèses (il s’agit du groupe 1 puisque c’est le
premier jeu de parenthèses), immédiatement suivi du même groupe grâce au \\1. Dans cet exemple, on capture donc le mot
panpan (lignes 1 et 2). Si, par contre, on a une seule occurrence du mot pan, cette regex ne fonctionne pas, ce qui est le cas
ligne 3.
Bien sûr, si on avait eu un deuxième groupe, on aurait pu le réutiliser avec \\2, un troisième groupe avec \\3, etc.
Nous espérons vous avoir convaincu de la puissance du module re et des expressions régulières. Alors, plus de temps à
perdre, à vos regex !
16.4 Exercices
Conseil : pour ces exercices, créez des scripts puis exécutez-les dans un shell.
16.4.1 Regex de base
Dans cet exercice, nous allons manipuler le fichier GenBank NC_001133.gbk 7correspondant au chromosome I de la
levure Saccharomyces cerevisiae.
Créez un script regex_genbank.py :
7. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/NC_001133.gbk
142 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
16.4. Exercices Chapitre 16. Expressions régulières et parsing
— qui recherche le mot DEFINITION en début de ligne dans le fichier GenBank, puis affiche la ligne correspondante;
— qui recherche tous les journaux (mot-clé JOURNAL) dans lesquels ont été publiés les travaux sur cette séquence, puis
affiche les lignes correspondantes.
Conseils :
— Vous utiliserez des regex pour trouver les lignes demandées.
— Vous trouverez des explications sur le format GenBank et des exemples de code dans l’annexe A Quelques formats de
données rencontrés en biologie.
16.4.2 Enzyme de restriction
Une enzyme de restriction est une protéine capable de couper une molécule d’ADN. Cette coupure se fait sur le site de
restriction de l’ADN qui correspond à une séquence particulière de nucléotides (bases).
Pour chacune des enzymes ci-dessous, déterminez les expressions régulières qui décrivent leurs sites de restriction. Le
symbole N correspond aux bases A, T, C ou G. W correspond à A ou T . Y correspond à C ou T. R correspond à A ou G.
Enzyme Site de restriction
HinFI GANTC
EcoRII CCWGG
BbvBI GGYRCC
BcoI CYCGRG
Psp5II RGGWCCY
BbvAI GAANNNNTTC
16.4.3 Nettoyeur d’espaces
Le fichier cigale_fourmi.txt 8contient le célèbre poème de Jean de la Fontaine. Malheureusement, la personne qui l’a
recopié a parfois mis plusieurs espaces au lieu d’un seul entre les mots.
Créez un script cigale_fourmi.py qui grâce à une regex et à la fonction sub() remplace plusieurs espaces par un seul
espace dans le texte ci-dessus. Le nouveau texte « propre » sera enregistré dans un fichier cigale_fourmi_propre.txt.
16.4.4 Liste des protéines humaines
Téléchargez le fichier human-proteome.fasta 9qui contient le protéome humain, c’est-à-dire les séquences de l’en-
semble des protéines chez l’Homme. Ce fichier est au format FASTA.
On souhaite lister toutes ces protéines et les indexer avec un numéro croissant.
Créez un script liste_proteome.py qui :
— lit le fichier human-proteome.fasta ;
— extrait, avec une regex, de toutes les lignes de commentaires des séquences, le numéro d’accession de la protéine;
— affiche le mot protein, suivi d’un numéro qui s’incrémente, suivi du numéro d’accession.
Voici un exemple de sortie attendue :
1protein 00001 O95139
2protein 00002 O75438
3protein 00003 Q8N4C6
4[...]
5protein 20371 Q8IZJ1
6protein 20372 Q9UKP6
7protein 20373 Q96HZ7
Conseils :
— Vous trouverez des explications sur le format FASTA et des exemples de code dans l’annexe A Quelques formats de
données rencontrés en biologie.
— La ligne de commentaire d’une séquence au format FASTA est de la forme
>sp|O95139|NDUB6_HUMAN NADH dehydrogenase [...]
Elle débute toujours pas le caractère >. Le numéro d’accession O95139 se situe entre le premier et le second symbole
|(symbole pipe). Attention, il faudra « échapper » ce symbole car il a une signification particulière dans une regex.
8. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/cigale_fourmi.txt
9. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/human-proteome.fasta
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 143
Chapitre 16. Expressions régulières et parsing 16.4. Exercices
— Le numéro qui s’incrémente débutera à 1 et sera affiché sur 5 caractères avec des 0 à sa gauche si nécessaires (formatage
{:05d}).
16.4.5 Le défi du dé-htmliseur (exercice +++)
Le format HTML permet d’afficher des pages web dans un navigateur. Il s’agit d’un langage à balise qui fonctionne avec
des balises ouvrantes <balise> et des balises fermantes </balise>.
Créez un script dehtmliseur.py qui lit le fichier fichier_a_dehtmliser.html 10 au format HTML et qui renvoie à
l’écran tout le texte de ce fichier sans les balises HTML.
Nous vous conseillons tout d’abord d’ouvrir le fichier HTML dans un éditeur de texte et de bien l’observer. N’hésitez pas
à vous aider des sites mentionnés dans les ressources en ligne
16.4.6 Nettoyeur de doublons (exercice +++)
Téléchargez le fichier breves_doublons.txt 11 qui contient des mots répétés deux fois. Par exemple :
1Le cin é ma est devenu parlant , la radio radio finira en images .
2La sardine , c'est un petit petit poisson sans tê te qui vit dans l'huile .
3[...]
Écrivez un script ote_doublons.py qui lit le fichier breves_doublons.txt et qui supprime tous les doublons à l’aide
d’une regex. Le script affichera le nouveau texte à l’écran.
Conseil : utilisez la méthode .sub().
10. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/fichier_a_dehtmliser.html
11. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/breves_doublons.txt
144 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
Chapitre 17
Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
Nous allons aborder dans ce chapitre quelques modules très importants en bioinformatique. Le premier NumPy permet
notamment de manipuler des vecteurs et des matrices. Le module Biopython permet de travailler sur des données biologiques,
comme des séquences (nucléiques et protéiques) ou des structures (fichiers PDB). Le module matplotlib permet de créer
des graphiques depuis Python. Enfin, le module pandas est très performant pour l’analyse de données, et scipy étend les
possibilités offertes par NumPy, notamment en proposant des algorithmes couramment utilisés en calcul scientifique.
Ces modules ne sont pas fournis avec la distribution Python de base (contrairement à tous les autres modules vus précé-
demment). Avec la distribution Miniconda que nous vous avons conseillé d’utiliser (consultez pour cela la documentation en
ligne 1), vous pouvez rapidement les installer avec la commande :
1$ conda install -y numpy pandas matplotlib scipy bi opython
Dans ce chapitre, nous vous montrerons quelques exemples d’utilisation de ces modules pour vous convaincre de leur
pertinence.
17.1 Module NumPy
Le module NumPy 2est incontournable en bioinformatique. Il permet d’effectuer des calculs sur des vecteurs ou des
matrices, élément par élément, via un nouveau type d’objet appelé array.
On charge le module NumPy avec la commande :
1>>> import numpy
On utilise très souvent un nom raccourci pour NumPy :
1>>> import numpy as np
17.1.1 Objets de type array
Les objets de type array correspondent à des tableaux à une ou plusieurs dimensions et permettent d’effectuer du calcul
vectoriel. La fonction array() convertit un container (comme une liste ou un tuple) en un objet de type array. Voici un
exemple simple de conversion d’une liste à une dimension en objet array :
1>>> import numpy as np
2>> > a = [1 , 2 , 3]
3>> > np . arra y (a )
4ar ray ([1 , 2 , 3])
5>> > b = np . arr ay (a)
6>>> b
7ar ray ([1 , 2 , 3])
8>> > type (b)
9<type 'num py . ndarra y '>
Nous avons converti la liste [1, 2, 3] en array. Nous aurions obtenu le même résultat si nous avions converti le tuple
(1, 2, 3) en array.
1. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/livre-dunod
2. http://numpy.scipy.org/
145
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.1. Module NumPy
Par ailleurs, lorsqu’on demande à Python d’afficher le contenu d’un objet array, le mot array et les symboles ([ et ])
sont utilisés pour le distinguer d’une liste (délimitée par les caractères [et ]) ou d’un tuple (délimité par les caractères (et )).
Remarque
Un objet array ne contient que des données homogènes, c’est-à-dire d’un type identique.
Il est possible de créer un objet array à partir d’une liste contenant des entiers et des chaînes de caractères, mais dans ce
cas, toutes les valeurs seront comprises par NumPy comme des chaînes de caractères :
1>> > a = np . arr ay ([1 , 2 , " tigre "])
2>>> a
3ar ra y ([ '1','2','tigre '] , d ty pe = '<U21 ')
4>> > type (a)
5<class 'n umpy . n darray '>
De même, il est possible de créer un objet array à partir d’une liste constituée d’entiers et de floats, mais toutes les valeurs
seront alors comprises par NumPy comme des floats :
1>> > b = np . arr ay ([1 , 2 , 3.5 ])
2>>> b
3array ([1. , 2. , 3.5])
4>> > type (b)
5<class 'n umpy . n darray '>
Ici, la notation 1. indique qu’il s’agit du float 1.0000... et pas de l’entier 1.
Sur un modèle similaire à la fonction range(), la fonction arange() permet de construire un array à une dimension de
manière simple.
1>> > np . aran ge (10)
2array ([0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
Comme avec range(), on peut spécifier en argument une borne de début, une borne de fin et un pas :
1>> > np . aran ge (10 , 0 , -1)
2array ([10 , 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])
Un autre avantage de la fonction arange() est qu’elle génère des objets array qui contiennent des entiers ou des floats
selon l’argument qu’on lui passe :
1>> > np . aran ge (10)
2array ([0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
3>>> np.arange(10.0)
4ar ra y ([ 0. , 1. , 2. , 3. , 4. , 5. , 6. , 7. , 8. , 9 .])
La différence fondamentale entre un objet array à une dimension et une liste (ou un tuple) est que celui-ci est considéré
comme un vecteur. Par conséquent, on peut effectuer des opérations élément par élément sur ce type d’objet, ce qui est bien
commode lorsqu’on analyse de grandes quantités de données. Regardez ces exemples :
1>> > v = np . arange (4)
2>>> v
3ar ray ([0 , 1 , 2, 3])
4>>> v + 1
5ar ray ([1 , 2 , 3, 4])
6>>> v + 0.1
7ar ray ([ 0.1 , 1.1 , 2.1 , 3.1] )
8>>> v * 2
9ar ray ([0 , 2 , 4, 6])
10 >>> v * v
11 ar ray ([0 , 1 , 4, 9])
Avec les listes, ces opérations n’auraient été possibles qu’en utilisant des boucles. Nous vous encourageons donc à utiliser
dorénavant les objets array lorsque vous aurez besoin de faire des opérations élément par élément.
Notez également que, dans le dernier exemple de multiplication (ligne 10), l’array final correspond à la multiplication
élément par élément des deux arrays initiaux.
17.1.2 Array et dimensions
Il est aussi possible de construire des objets arrays à deux dimensions, il suffit de passer en argument une liste de listes à
la fonction array() :
146 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.1. Module NumPy Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
FIGURE 17.1 – Définition des lignes et colonnes dans un array 2D.
1>> > w = np . a rra y ( [[1 , 2] , [3 , 4] , [5 , 6 ]])
2>>> w
3ar ra y ([ [1 , 2] ,
4[3 , 4] ,
5[5 , 6 ]])
On peut aussi créer des tableaux à trois dimensions en passant comme argument à la fonction array() une liste de listes
de listes :
1>> > x = np . a rra y ( [[[1 , 2] , [2 , 3] ] , [[4 , 5] , [5 , 6 ]]])
2>>> x
3ar ra y ( [[[1 , 2] ,
4[2 , 3]] ,
5
6[[4 , 5] ,
7[5 , 6 ]] ])
La fonction array() peut créer des tableaux à n’importe quel nombre de dimensions. Toutefois ça devient vite compliqué
lorsqu’on dépasse trois dimensions. Retenez qu’un objet array à une dimension peut être assimilé à un vecteur et un array à
deux dimensions à une matrice. Nous nous focaliserons dans la suite sur des arrays 1D ou 2D.
Avant de continuer, il est important de définir comment sont organisés ces arrays 2D qui représentent des matrices. Il
s’agit de tableaux de nombres qui sont organisés en lignes et en colonnes comme le montre la figure 17.1. Les indices indiqués
dans cette figure seront définis un peu plus loin dans la rubrique Indices.
Voici quelques attributs intéressants pour décrire un objet array :
—.ndim renvoie le nombre de dimensions (par exemple, 1 pour un vecteur et 2 pour une matrice).
—.shape renvoie les dimensions sous forme d’un tuple. Dans le cas d’une matrice (array à deux dimensions), la pre-
mière valeur du tuple correspond au nombre de lignes et la seconde au nombre de colonnes.
—.size renvoie le nombre total d’éléments contenus dans l’array.
1>> > v = np . arange (4)
2>>> v
3ar ray ([0 , 1 , 2, 3])
4>> > v . ndim
51
6>> > v . shap e
7(4 ,)
8>> > v . size
94
10 >> > w = np . a rra y ( [[1 , 2] , [3 , 4] , [5 , 6 ]])
11 >>> w
12 ar ra y ([ [1 , 2] ,
13 [3 , 4] ,
14 [5 , 6 ]])
15 >> > w . ndim
16 2
17 >> > w . shap e
18 (3 , 2)
19 >> > w . size
20 6
Et la méthode .reshape() renvoie un nouvel array avec les dimensions spécifiées :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 147
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.1. Module NumPy
1>> > a = np . a ra nge (0 , 6)
2>>> a
3array ([0 , 1, 2, 3, 4, 5])
4>> > a . shap e
5(6 ,)
6>>> b = a. reshape ((2 , 3))
7>>> b
8ar ra y ([ [0 , 1 , 2] ,
9[3 , 4 , 5] ])
10 >> > b . shap e
11 (2 , 3)
12 >>> a
13 array ([0 , 1, 2, 3, 4, 5])
Notez bien que le array an’a pas été modifié et que a.reshape((2, 3)) n’est pas la même chose que a.reshape((3,
2)) :
1>>> c = a. reshape ((3 , 2))
2>>> c
3ar ra y ([ [0 , 1] ,
4[2 , 3] ,
5[4 , 5 ]])
6>> > c . shap e
7(3 , 2)
La méthode .reshape() attend que les nouvelles dimensions soient compatibles avec la dimension initiale de l’objet
array, c’est-à-dire que le nombre d’éléments contenus dans les différents arrays soit le même. Dans nos exemples précédents,
6=2×3=3×2.
Si les nouvelles dimensions ne sont pas compatibles avec les dimensions initiales, la méthode .reshape() génère une
erreur.
1>> > a = np . a ra nge (0 , 6)
2>>> a
3array ([0 , 1, 2, 3, 4, 5])
4>> > a . shap e
5(6 ,)
6>>> d = a. reshape ((3 , 4))
7Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
8File " < stdin >" , line 1, in <module >
9ValueError : cannot reshape array of size 6 into shape (3 ,4)
La méthode .resize() par contre ne déclenche pas d’erreur dans une telle situation et ajoute des 0 jusqu’à ce que le
nouvel array soit rempli, ou bien coupe la liste initiale.
1>> > a = np . a ra nge (0 , 6)
2>> > a . shap e
3(6 ,)
4>> > a . re size ((3 , 3) , re fche ck = Fal se )
5>> > a . shap e
6(3 , 3)
7>>> a
8ar ra y ([ [0 , 1 , 2] ,
9[3 , 4 , 5] ,
10 [0 , 0 , 0] ])
1>> > b = np . a ra nge (0 , 1 0)
2>> > b . shap e
3(10 ,)
4>> > b . re size ((2 , 3) , re fche ck = Fal se )
5>> > b . shap e
6(2 , 3)
7>>> b
8ar ra y ([ [0 , 1 , 2] ,
9[3 , 4 , 5] ])
Attention
Attention, cette modification de la forme de l’array par la méthode .resize() est faite « sur place » (in place), c’est-à-dire
que la méthode ne renvoie rien mais l’array est bel et bien modifié (à l’image des méthodes sur les listes comme .reverse(),
cf. chapitre 11 Plus sur les listes). Si l’option refcheck=False n’est pas présente, Python peut parfois renvoyer une erreur
s’il existe des références vers l’array qu’on souhaite modifier.
Il existe aussi la fonction np.resize() qui, dans le cas d’un nouvel array plus grand que l’array initial, va répéter l’array
initial afin de remplir les cases manquantes :
148 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.1. Module NumPy Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
1>> > a = np . a ra nge (0 , 6)
2>> > a . shap e
3(6 ,)
4>> > c = np . r es ize (a , (3 , 5 ))
5>> > c . shap e
6(3 , 5)
7>>> c
8array ([[0 , 1, 2, 3, 4] ,
9[5 , 0 , 1 , 2, 3] ,
10 [4 , 5, 0, 1, 2]])
11 >>> a
12 array ([0 , 1, 2, 3, 4, 5])
Notez que cette fonction np.resize() renvoie un nouvel array mais ne modifie pas l’array initial contrairement à la
méthode .resize() décrite ci-dessus.
Remarque
Depuis le début de ce chapitre, nous avons toujours montré l’affichage d’un array dans l’interpréteur :
1>> > a = np . array ( r ang e (10))
2>>> a
3array ([0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
4>> > a2 = np . ones ((3 , 3))
5>>> a2
6ar ra y ( [[1. , 1. , 1 .] ,
7[1. , 1. , 1.] ,
8[1. , 1. , 1 .] ])
Nous avons déjà indiqué que Python affiche systématiquement le mot array ainsi que les parenthèses, crochets et virgules
pour séparer les éléments. Attention toutefois si vous utilisez la fonction print() car l’affichage est différent. Le mot array,
les parenthèses et les virgules disparaissent :
1>> > print ( a)
2[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
3>> > print ( a2 )
4[[1. 1. 1.]
5[1. 1. 1.]
6[1. 1. 1.]]
Ceci peut amener des confusions spécialement pour un array 1D [0123456789]et une liste contenant les
même éléments [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]. Dans ce cas, seule la présence ou l’absence de virgules permet de
trancher s’il s’agit d’un array ou d’une liste.
17.1.3 Méthodes de calcul sur les arrays et l’argument axis
Chaque array NumPy qui est créé possède une multitude de méthodes. Nombre d’entre elles permettent de faire des
calculs de base comme .mean() pour la moyenne, .sum() pour la somme, .std() pour l’écart-type, .max() pour extraire le
maximum, .min() pour extraire le minimum, etc. La liste exhaustive est ici 3. Par défaut, chacune de ces méthodes effectuera
l’opération sur l’array entier, quelle que soit sa dimensionnalité. Par exemple :
1>>> import random as rd
2>> > l = l ist ( r ang e (8))
3>> > rd . shuf fle (l)
4>>> l
5[2 , 7, 6, 4, 0, 3, 1, 5]
6>> > a = np . r es ize (l , (4 , 2 ))
7>>> a
8ar ra y ([ [2 , 7] ,
9[6 , 4] ,
10 [0 , 3] ,
11 [1 , 5 ]])
12 >> > a. m ax ()
13 7
La méthode .max() nous a bien renvoyé la valeur maximale 7. Un argument très utile existant dans toutes ces méthodes
est axis. Pour un array 2D, axis=0 signifie qu’on fera l’opération le long de l’axe 0, à savoir les lignes. C’est-à-dire que
l’opération se fait en faisant varier les lignes. On récupère ainsi une valeur par colonne :
3. https://numpy.org/doc/stable/reference/arrays.ndarray.html#calculation
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 149
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.1. Module NumPy
1>> > a. m ax ( ax is =0 )
2ar ray ([6 , 7])
Dans l’array 1D récupéré, le premier élément vaut 6 (maximum de la 1ère colonne) et le second vaut 7 (maximum de la
seconde colonne).
Avec axis=1 on fait une opération similaire mais en faisant varier les colonnes. On récupère ainsi une valeur par ligne :
1>> > a. m ax ( ax is =1 )
2ar ray ([7 , 6 , 3, 5])
L’array 1D récupéré a 4 éléments correspondant au maximum de chaque ligne.
On comprend la puissance de cet argument axis. À nouveau, il est possible, en une ligne, de faire des calculs qui pourraient
être très fastidieux avec les listes traditionnelles.
17.1.4 Indices
Pour récupérer un ou plusieurs élément(s) d’un objet array, vous pouvez utiliser les indices ou les tranches, de la même
manière qu’avec les listes :
1>> > a = np . arange (10)
2>>> a
3array ([0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
4>> > a [5: ]
5array ([5 , 6, 7, 8, 9])
6>> > a [ ::2 ]
7array ([0 , 2, 4, 6, 8])
8>> > a [1]
91
Dans le cas d’un objet array à deux dimensions, vous pouvez récupérer une ligne complète (d’indice i), une colonne
complète (d’indice j) ou bien un seul élément. La figure 17.1 montre comment sont organisés les lignes / colonnes et indices.
1>> > a = np . a rra y ( [[1 , 2] , [3 , 4]])
2>>> a
3ar ra y ([ [1 , 2] ,
4[3 , 4 ]])
5>> > a [: , 0]
6ar ray ([1 , 3])
7>> > a [0 , :]
8ar ray ([1 , 2])
9>> > a [1 , 1]
10 4
Lignes 5 à 8. La syntaxe a[i,:] renvoie la ligne d’indice i, et a[:,j] renvoie la colonne d’indice j. Les tranches sont
évidemment aussi utilisables sur un array à deux dimensions.
Lignes 9 à 10. La syntaxe a[i, j] renvoie l’élément à la ligne d’indice iet à la colonne d’indice j. Notez que NumPy
suit la convention mathématiques des matrices 4, à savoir, on définit toujours un élément par sa ligne puis par sa colonne.
En mathématiques, l’élément ai j d’une matrice Ase trouve à la ime ligne et à la jme colonne.
Remarque
— Pour un array 2D, si un seul indice est donné, par exemple a[i], on récupère la ligne d’indice isous forme d’array
1D :
1>>> a
2ar ra y ([ [1 , 2] ,
3[3 , 4 ]])
4>> > a [0]
5ar ray ([1 , 2])
6>> > a [1]
7ar ray ([3 , 4])
— Pour cette raison, la syntaxe a[i][j] est également valide pour récupérer un élément :
1>>> a
2ar ra y ([ [1 , 2] ,
3[3 , 4 ]])
4>> > a [1 , 1]
54
6>>> a[1][1]
74
4. https://fr.wikipedia.org/wiki/Matrice_(math%C3%A9matiques)#D%C3%A9finitions
150 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.1. Module NumPy Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
Bien que cela soit possible, nous vous recommandons tout de même la syntaxe a[i, j] qui est plus proche de la définition
mathématiques d’un élément de matrice 5.
17.1.5 Copie d’arrays
Comme pour les listes, nous attirons votre attention sur la copie d’arrays :
1>> > a = np . arange (5)
2>>> a
3array ([0 , 1, 2, 3, 4])
4>>> b = a
5>> > b [2] = -300
6>>> b
7ar ray ([ 0 , 1 , -300 , 3 , 4])
8>>> a
9ar ray ([ 0 , 1 , -300 , 3 , 4])
Attention
Par défaut la copie d’arrays se fait par référence comme pour tous les containers en Python (listes, tuples, dictionnaires,
etc.).
Afin d’éviter le problème, vous pouvez soit utiliser la fonction np.array() qui crée une nouvelle copie distincte de
l’array initial, soit la fonction copy.deepcopy() comme pour les listes (cf. chapitre 11 Plus sur les listes) :
1>>> a = np. full ((2 , 2) , 0)
2>>> a
3ar ra y ([ [0 , 0] ,
4[0 , 0 ]])
5>> > b = np . arr ay (a)
6>> > b [1 , 1] = - 300
7>> > c = c opy . d ee pcop y (a)
8>> > c [1 , 1] = - 500
9>>> a
10 ar ra y ([ [0 , 0] ,
11 [0 , 0 ]])
12 >>> b
13 ar ra y ( [[ 0 , 0] ,
14 [ 0, -300]])
15 >>> c
16 ar ra y ( [[ 0 , 0] ,
17 [ 0, -500]])
La fonction np.full() est expliquée dans la rubrique suivante.
Remarque
On pourra noter que la stratégie b = np.array(a) fait bien une copie distincte de l’array aquelle que soit sa dimen-
sionnalité. Ceci n’était pas le cas avec la fonction list() pour les copies de listes à partir de la dimensionnalité 2 :
1>> > l is te _1 = [[0 , 0] , [1 , 1 ]]
2>> > lis te_2 = list ( liste_1 )
3>> > lis te_3 = copy . de epco py ( lis te_1 )
4>>> liste_1 [1][1] = -365
5>>> liste_2
6[[0 , 0] , [1 , -36 5]]
7>>> liste_3
8[[0 , 0] , [1 , 1] ]
17.1.6 Construction automatique de matrices
Il peut être parfois pénible de construire une matrice (array à deux dimensions) à l’aide d’une liste de listes. Le module
NumPy possède quelques fonctions pratiques pour initialiser des matrices. Par exemple, Les fonctions zeros() et ones()
5. https://fr.wikipedia.org/wiki/Matrice_(math%C3%A9matiques)#D%C3%A9finitions
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 151
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.1. Module NumPy
construisent des objets array contenant des 0 ou des 1. Il suffit de leur passer en argument un tuple indiquant les dimensions
voulues.
1>> > np . zero s ((2 , 3))
2ar ra y ( [[0. , 0. , 0 .] ,
3[0. , 0. , 0 .] ])
4>> > np . ones ((3 , 3))
5ar ra y ( [[1. , 1. , 1 .] ,
6[1. , 1. , 1.] ,
7[1. , 1. , 1 .] ])
Par défaut, les fonctions zeros() et ones() génèrent des floats, mais vous pouvez demander des entiers en passant le
type (par exemple int,float, etc.) en second argument :
1>> > np .zeros ((2 ,3) , int )
2ar ra y ([ [0 , 0 , 0] ,
3[0 , 0 , 0] ])
Enfin, si vous voulez construire une matrice avec autre chose que des 0 ou des 1, vous avez à votre disposition la fonction
full() :
1>>> np . full ((2 , 3) , 7, int )
2ar ra y ([ [7 , 7 , 7] ,
3[7 , 7 , 7] ])
4>> > np . ful l ((2 , 3) , 7 , float )
5ar ra y ( [[ 7. , 7. , 7.] ,
6[ 7. , 7. , 7. ]] )
Nous construisons ainsi une matrice constituée de 2 lignes et 3 colonnes. Celle-ci ne contient que le chiffre 7 sous formes
d’entiers (int) dans le premier cas et de floats dans le second.
Le module numpy contient aussi des fonctions pour lire des données à partir de fichiers et créer des arrays automatique-
ment. Cela se révèle bien pratique car la plupart du temps les données que l’on analyse proviennent de fichiers. La fonction la
plus simple à prendre en main est np.loadtxt(). Celle-ci lit un fichier organisé en lignes / colonnes. Par exemple, imaginons
que nous ayons un fichier donnees.dat contenant :
11 7 310
215 -4 35
378 95 79
La fonction prend en argument le nom du fichier et renvoie un array 2D directement :
1>> > np . load txt (" d onnees . dat ")
2ar ra y ( [[ 1. , 7. , 3 10.] ,
3[ 15. , -4. , 35.] ,
4[ 78. , 95. , 79. ]])
Pratique, non? Attention toutefois aux points suivants :
— chaque ligne doit avoir le même nombre de colonnes, la fonction ne gère pas les données manquantes;
— chaque donnée est convertie en float, donc si une chaîne est rencontrée la fonction renvoie une erreur;
— par défaut, les données doivent être séparées par n’importe quelle combinaison d’espace(s) et/ou de tabulations.
Nous vous conseillons vivement de consulter la documentation complète 6de cette fonction. np.loadtxt() contient tout
un tas d’arguments par mot-clé permettant de récupérer telles ou telles lignes / colonnes, ignorer des lignes de commentaire,
changer le séparateur par défaut (par exemple la virgule ,pour les fichiers .csv), etc., qui peuvent se révéler commodes.
L’opération inverse consistant à sauver un array dans un fichier se fait avec la fonction np.savetxt() :
1>> > a = np . reshape ( ra nge (1, 10) , (3 , 3))
2>>> a
3ar ra y ([ [1 , 2 , 3] ,
4[4 , 5 , 6] ,
5[7 , 8 , 9] ])
6>> > np . s avet xt (" ou t. dat " , a )
Ceci générera le fichier out.dat contenant les lignes suivantes :
11.000000000000000000e+00 2.000000000000000000e+00 3.000000000000000000e+00
24.000000000000000000e+00 5.000000000000000000e+00 6.000000000000000000e+00
37.000000000000000000e+00 8.000000000000000000e+00 9.000000000000000000e+00
On voit que la fonction écrit par défaut les données comme des floats en notation scientifique. Bien sûr il existe de
nombreuses options possibles 7permettant de changer le format, les séparateurs, etc.
6. https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.loadtxt.html
7. https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.savetxt.html
152 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.1. Module NumPy Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
Pour aller plus loin
Il existe d’autres fonctions plus avancées telles que np.genfromttxt() 8gérant les données manquantes, ou encore np.load() 9
et np.fromfile() 10 permettant de lire des données au format binaire. De même, il existe des fonctions ou méthodes permettant
d’écrire au format binaire : np.save() 11 ou .tofile() 12. Le format binaire possède en général l’extension .npy ou .npz lorsque
les données sont compressées. L’avantage d’écrire au format binaire est que cela prend moins de place pour les gros tableaux.
17.1.7 Concaténation d’arrays
Il peut être très utile de concaténer un ou plusieurs arrays. Il existe pour cela plusieurs fonctions dans NumPy, nous
développerons celle qui nous parait la plus intuitive et directe : np.concatenate().
Pour les arrays 1D, np.concatenate() prend en argument un tuple contenant les arrays à concaténer :
1>> > a1 = np . array ((0 , 1) )
2>> > a2 = np . array ((3 , 4) )
3>>> a1
4ar ray ([0 , 1])
5>>> a2
6ar ray ([3 , 4])
7>> > np . co nc at enat e (( a1 , a2 ))
8ar ray ([0 , 1 , 3, 4])
9>> > np . co nc at enat e (( a2 , a1 ))
10 ar ray ([3 , 4 , 0, 1])
11 >>> np. co ncat enat e ((a1 , a2 , a1 , a2 ))
12 array ([0 , 1, 3, 4, 0, 1, 3, 4])
Pour les arrays 2D ça se complique un peu car on peut concaténer des lignes ou des colonnes! Ainsi, np.concatenate()
prend un argument optionnel, à savoir axis. Comme nous l’avions expliqué plus haut, celui-ci va indiquer à NumPy si on veut
concaténer le long de l’axe 0 (les lignes) ou le long de l’axe 1 (les colonnes). Voyons un exemple :
1>> > a1 = np . res hape ( np . ar ray ( r ang e (6)) , (3 , 2))
2>>> a2 = a * 5
3>>> a1
4ar ra y ([ [0 , 1] ,
5[2 , 3] ,
6[4 , 5 ]])
7>>> a2
8ar ra y ( [[ 0 , 5] ,
9[10 , 15] ,
10 [20 , 25 ]])
11 >>>
12 >> > np . conc atena te ((a1 , a2), axis =0)
13 ar ra y ( [[ 0 , 1] ,
14 [ 2 , 3] ,
15 [ 4 , 5] ,
16 [ 0 , 5] ,
17 [10 , 15] ,
18 [20 , 25 ]])
19 >> > np . conc atena te ((a1 , a2), axis =1)
20 ar ra y ([[ 0 , 1 , 0 , 5] ,
21 [ 2 , 3 , 10 , 15] ,
22 [ 4 , 5 , 20 , 2 5]] )
En ligne 12, on concatène par ligne (axis=0), c’est-à-dire qu’on ajoute les lignes du deuxième array a2 à celles de l’array
a1. En ligne 19, on concatène par colonne (axis=1). Attention, il vaut bien veiller à ce que la concaténation soit possible en
terme de dimensionalité. Par exemple, en ligne 12, il faut que les 2 arrays a1 et a2 aient le même nombre de colonnes.
Ces opérations de concaténation sont très importantes. On les utilise par exemple si on a des données dans plusieurs
fichiers différents et qu’on veut obtenir un array unique au final. On verra qu’on peut faire le même genre de chose avec les
fameux dataframes du module pandas. Lisez bien également les recommandations dans la dernière rubrique 17.1.10 Quelques
conseils sur quand utiliser la concaténation d’arrays NumPy.
8. https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.genfromtxt.html
9. https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.load.html
10. https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.fromfile.html
11. https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.save.html
12. https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.tofile.html#numpy.ndarray.tofile
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 153
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.1. Module NumPy
17.1.8 Un peu d’algèbre linéaire
Après avoir manipulé les objets array comme des vecteurs et des matrices, voici quelques fonctions pour faire de l’algèbre
linéaire.
La fonction transpose() renvoie la transposée 13 d’un array. Par exemple, pour une matrice :
1>> > a = np . resize ( np . aran ge (1 , 10) , (3 , 3))
2>>> a
3ar ra y ([ [1 , 2 , 3] ,
4[4 , 5 , 6] ,
5[7 , 8 , 9] ])
6>> > np . tran spose ( a)
7ar ra y ([ [1 , 4 , 7] ,
8[2 , 5 , 8] ,
9[3 , 6 , 9] ])
Tout objet array possède un attribut .T qui contient la transposée, il est ainsi possible d’utiliser cette notation objet plus
compacte :
1>>> a.T
2ar ra y ([ [1 , 4 , 7] ,
3[2 , 5 , 8] ,
4[3 , 6 , 9] ])
La fonction dot() permet de multiplier deux matrices 14.
1>> > a = np . resize ( np . aran ge (4) , (2 , 2))
2>>> a
3ar ra y ([ [0 , 1] ,
4[2 , 3 ]])
5>> > np . do t (a , a )
6ar ra y ( [[ 2 , 3] ,
7[ 6, 11]])
8>>> a * a
9ar ra y ([ [0 , 1] ,
10 [4 , 9 ]])
Notez bien que dot(a, a) renvoie le produit matriciel entre deux matrices, alors que a*arenvoie le produit élément
par élément.
Remarque
Dans le module NumPy, il existe également des objets de type matrix pour lesquels les multiplications de matrices sont
différents, mais nous ne les aborderons pas ici.
Pour toutes les opérations suivantes, nous utiliserons des fonctions du sous-module linalg de NumPy. La fonction inv()
renvoie l’inverse d’une matrice carrée 15,det() son déterminant 16 et eig() ses vecteurs et valeurs propres 17.
1>>> a = np. diag ((1 , 2, 3))
2>>> a
3ar ra y ([ [1 , 0 , 0] ,
4[0 , 2 , 0] ,
5[0 , 0 , 3] ])
6>> > np . l inal g . inv ( a)
7array ([[1. , 0. , 0. ] ,
8[0. , 0.5 , 0. ],
9[0. , 0. , 0.333 33333]])
10 >> > np . l inal g . det ( a)
11 6.0
12 >> > np . l inal g . eig ( a)
13 ( array ([1. , 2. , 3.]) , array ([[1. , 0. , 0.] ,
14 [0. , 1. , 0.] ,
15 [0. , 0. , 1 .] ]) )
Ligne 1. La fonction .diag() permet de générer une matrice diagonale.
13. https://fr.wikipedia.org/wiki/Matrice_transpos%C3%A9e
14. https://fr.wikipedia.org/wiki/Produit_matriciel#Produit_matriciel_ordinaire
15. https://fr.wikipedia.org/wiki/Matrice_inversible
16. https://fr.wikipedia.org/wiki/Calcul_du_d%C3%A9terminant_d%27une_matrice
17. https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9composition_d%27une_matrice_en_%C3%A9l%C3%A9ments_propres
154 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.1. Module NumPy Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
Lignes 12 à 15. La fonction eig() renvoie un tuple dont le premier élément (d’indice 0) correspond aux valeurs propres
et le second (d’indice 1) aux vecteurs propres. Une façon commode de récupérer ces éléments est d’utiliser cette fonction avec
l’affectation multiple :
1>> > eigval s , e ig vecs = np . l in alg . eig (a)
2>>> eigvals
3ar ra y ([ 1. , 2. , 3. ])
4>>> eigvecs
5ar ra y ( [[1. , 0. , 0 .] ,
6[0. , 1. , 0.] ,
7[0. , 0. , 1 .] ])
8>>> eigvecs [0]
9ar ra y ([ 1. , 0. , 0. ])
10 >>> eigvecs [1]
11 ar ra y ([ 0. , 1. , 0. ])
12 >>> eigvecs [2]
13 ar ra y ([ 0. , 0. , 1. ])
Lignes 2 et 3. eigvals est un array 1D contenant les 3 valeurs propres.
Lignes 4 à 13. eigvecs est un array 2D contenant les 3 vecteurs propres (un par ligne), que l’on peut récupérer avec
eigvecs[0],eigvecs[1] et eigvecs[2].
17.1.9 Parcours de matrice et affectation de lignes / colonnes
Lorqu’on a une matrice, on est souvent amené à la parcourir par ligne ou par colonne. Une fonctionnalité bien commode
vient du fait que les arrays NumPy sont directement itérables par ligne :
1>> > a = np . reshape ( np .arang e (1, 10) , (3 , 3))
2>>> a
3ar ra y ([ [1 , 2 , 3] ,
4[4 , 5 , 6] ,
5[7 , 8 , 9] ])
6>>> for row in a:
7... pr int ( row , type ( row ))
8...
9[1 2 3] < class 'n umpy . n darray '>
10 [4 5 6] < class 'n umpy . n darray '>
11 [7 8 9] < class 'n umpy . n darray '>
À chaque itération, la variable row est un array 1D correspondant à chaque ligne de a. Cela est lié au fait que l’utilisation
d’un indiçage unique a[i] pour un array 2D correspond à sa ligne d’indice i(cf. rubrique Indices ci-dessus).
Pour itérer sur les colonnes, on pourra utiliser l’astuce d’itérer sur la transposée de l’array a, c’est-à-dire a.T :
1>>> for col in a.T:
2... pr int ( col , type ( col ))
3...
4[1 4 7] < class 'n umpy . n darray '>
5[2 5 8] < class 'n umpy . n darray '>
6[3 6 9] < class 'n umpy . n darray '>
À chaque itération, la variable col est un array 1D correspondant à chaque colonne de a.
On se souvient de l’affectation multiple x,y=1,2qui permettait d’affecter des valeurs à plusieurs variables à la fois.
Et bien, il est possible d’utiliser cette fonctionnalité aussi avec les arrays NumPy :
1>>> a
2ar ra y ([ [1 , 2 , 3] ,
3[4 , 5 , 6] ,
4[7 , 8 , 9] ])
5>>> l1 , l2 , l3 = a
6>>> l1
7ar ray ([1 , 2 , 3])
8>>> l2
9ar ray ([4 , 5 , 6])
10 >>> l3
11 ar ray ([7 , 8 , 9])
Par défaut, cela se fait sur les lignes de l’array 2D. Cette fonctionnalité provient à nouveau du fait que pour NumPy a[i]
correspond à la ligne d’indice id’un array 2D.
Pour utiliser l’affectation multiple sur les colonnes, il suffit d’utiliser la transposée a.T :
1>>> c1 , c2 , c3 = a . T
2>>> c1
3ar ray ([1 , 4 , 7])
4>>> c2
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 155
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.1. Module NumPy
5ar ray ([2 , 5 , 8])
6>>> c3
7ar ray ([3 , 6 , 9])
17.1.10 Masques booléens
Une des grandes puissance des arrays NumPy est qu’ils supportent les masques booléens. Avant de les définir, il est
important d’introduire le concept d’arrays de booléens. Jusqu’à maintenant nous avions définis uniquement des arrays avec
des types numériques int ou float. Il est tout à fait possible de définir des arrays de booléens. La fonction np.full() vue
ci-dessus nous permet d’en construire facilement :
1>> > np . full ((2 , 2) , T rue )
2ar ray ([[ True , T rue ] ,
3[ True , True ]])
4>> > np . f ull ( (2 , 2) , Fa ls e )
5ar ray ([[ False , Fal se ],
6[ Fal se , F alse ] ])
Très bien, mais au premier abord nous n’en voyons pas forcément l’utilité. .. Mais qu’en est-il lorsqu’on utilise les opéra-
teurs de comparaison avec un array? Et bien cela renvoie un array de booléens!
1>> > a = np . reshape ( np .arang e (1, 10) , (3 , 3))
2>>> a
3ar ra y ([ [1 , 2 , 3] ,
4[4 , 5 , 6] ,
5[7 , 8 , 9] ])
6>>> a > 5
7array ([[ False , False , False ],
8[ False , False , True ],
9[ True , True , True ]])
10 >>> a == 2
11 ar ray ([[ False , True , False ] ,
12 [ False , False , False ] ,
13 [ False , False , False ]])
Tous les éléments de l’array satisfaisant la condition seront à True, les autres à False. Encore plus fort, il est possible de
combiner plusieurs conditions avec les opérateurs logiques &et |(respectivement ET et OU) :
1>>> a
2ar ra y ([ [1 , 2 , 3] ,
3[4 , 5 , 6] ,
4[7 , 8 , 9] ])
5>>> (a > 3) & (a % 2 == 0)
6array ([[ False , False , False ],
7[ True , False , True ],
8[ Fal se , True , F als e ] ])
9>>> (a > 3) | (a % 2 == 0)
10 ar ray ([[ False , True , False ] ,
11 [ True , True , True ],
12 [ True , True , True ]])
Nous pouvons effectuer deux remarques :
— Les opérateurs logiques &et |s’appliquent sur les arrays et sont différents des opérateurs logiques and et or qui eux
s’appliquent sur les booléens (True ou False);
— Il est conseillé de mettre des parenthèses pour chaque condition afin d’éviter les ambiguïtés.
Maintenant que les arrays de booléens ont été introduits, nous pouvons définir les masques booléens :
Définition
Les masques booléens sont des arrays de booléens qui sont utilisés en tant qu’« indice » d’un array initial. Cela permet
de récupérer / modifier une partie de l’array initial.
Concrètement, il suffira d’utiliser un array et un opérateur de comparaison entre les crochets qui étaient dédiés à l’indi-
çage :
1>>> a
2ar ra y ([ [1 , 2 , 3] ,
3[4 , 5 , 6] ,
4[7 , 8 , 9] ])
5>>> a[a > 5]
156 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.1. Module NumPy Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
6ar ray ([6 , 7 , 8, 9])
7>>> a[a == 2]
8array ([2])
9>>> a[a != 0]
10 array ([1 , 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
On voit que l’on récupère seulement les éléments de l’array aqui sastisfont la sélection! Toutefois, il est important de
constater que l’array renvoyé perd la dimensionnalité de l’array ainitial, il s’agit systématiquement d’un array 1D.
La grande puissance de ce mécanisme est que l’on peut utiliser les masques booléens pour modifier les éléments que l’on
sélectionne :
1>>> a
2ar ra y ([ [1 , 2 , 3] ,
3[4 , 5 , 6] ,
4[7 , 8 , 9] ])
5>>> a[a > 5]
6ar ray ([6 , 7 , 8, 9])
7>>> a[a > 5] = -1
8>>> a
9ar ra y ( [[ 1 , 2 , 3] ,
10 [ 4, 5, -1],
11 [-1 , -1, -1]])
On peut bien sûr combiner plusieurs conditions avec les opérateurs logiques :
1>>> a
2ar ra y ([ [1 , 2 , 3] ,
3[4 , 5 , 6] ,
4[7 , 8 , 9] ])
5>>> a [( a > 3) | (a % 2 == 0)] = 0
6>>> a
7ar ra y ([ [1 , 0 , 3] ,
8[0 , 0 , 0] ,
9[0 , 0 , 0] ])
Ce mécanisme de sélection avec des masques booléens se révèle très puissant pour manipuler des grandes quantités de
données. On verra qu’il peut être également utilisé avec les dataframes du module pandas.
Remarque
Les masques booléens ne doivent pas être confondus avec les masked arrays 18 qui sont des arrays dans lesquels on peut
trouver des valeurs manquantes ou invalides.
Une application possible des masques est de « binariser » une matrice de nombre :
1>>> import random as rd
2>>> import numpy as np
3>> > a = np . resize ([ rd . ran dom () for i in range (16)] , (4 ,
44))
5>>> a
6array ([[0.58704728 , 0.50212977 , 0.70652863 , 0.24158108] ,
7[0.93102132 , 0.41864373 , 0.45807961 , 0.98288744] ,
8[0.48198211 , 0.16877376 , 0.14431518 , 0.74784176] ,
9[0.92913469 , 0.08383269 , 0.10670144 , 0.1 4554345]])
10 >>> seuil = 0.3
11 >>> a[a < seuil ] = 0
12 >>> a[a > seuil ] = 1
13 >>> a
14 ar ra y ( [[1. , 1. , 1. , 0. ] ,
15 [1. , 1. , 1. , 1.] ,
16 [1. , 0. , 0. , 1.] ,
17 [1. , 0. , 0. , 0 .]])
En deux lignes de code cela est fait alors qu’il aurait fallu faire des boucles avec les listes classiques!
17.1.11 Quelques conseils
Nous venons de voir une petite partie du module NumPy mais vous avez pu en constater son extraordinaire puissance. On
pourrait au premier abord être tenté d’abandonner les listes, toutefois elles gardent toute leur importance. Alors quand utiliser
les listes ou quand utiliser les arrays NumPy? Voici une liste non exhaustive d’éléments qui peuvent guider votre choix :
18. https://numpy.org/doc/1.18/reference/maskedarray.html
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 157
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.2. Module Biopython
Utilisez NumPy pour :
— les opérations vectorielles (éléments par éléments);
— lorsque vous souhaitez manipuler des objets mathématiques (vecteurs, matrices, etc.) et les outils associés (algèbre
linéaire);
— tout ce qui est numérique de manière générale.
Utilisez les listes :
— lorsque vous avez besoin d’un container pour accumuler des valeurs (fussent-elles des sous-listes), surtout lorsqu’elles
ne sont pas homogènes (i.e. du même type);
— lorsque vous souhaitez accumuler des valeurs au fur et à mesure des itérations d’une boucle : la méthode .append()
des listes est bien plus efficace que faire grandir un array ligne par ligne (i.e. en ajoutant une ligne avec np.concatenate()
à chaque tour de boucle); lorsqu’on ne peut pas utiliser les fonctions de lecture de fichier de NumPy pour quelque rai-
son que ce soit, il est tout à fait classique de faire grandir une liste au fur et à mesure de la lecture du fichier puis de
la convertir à la fin en array. De manière générale, utilisez np.concatenate() seulement pour concaténer des gros
arrays, pas pour ajouter juste une ligne.
Enfin, comme nous vous le conseillons depuis le début, soignez bien votre documentation (docstrings) ou vos commen-
taires lorsque vous utilisez des arrays NumPy.NumPy permettant de réaliser des opérations vectorielles de manière très com-
pacte, il est essentiel de se mettre à la place du lecteur et de bien indiquer ce que contient chaque array et sa dimensionnalité
(1D, 2D, etc.).
Le module NumPy est la brique de base pour tout ce qui est numérique. Associé aux modules SciPy et matplotlib (et aussi
aux notebooks Jupyter, voir le chapitre suivant), il permet de faire de l’analyse scientifique. On verra un peu plus loin dans
ce chapitre que la puissance de NumPy est également utilisée par le module pandas et ses fameux dataframes pour faire de
l’analyse de données.
Pour aller plus loin
— Le livre de Nicolas Rougier From Python to Numpy 19 est une très bonne ressource pour explorer plus en détails les
possibilités de NumPy. L’auteur y aborde notamment la puissante notion de « masque ».
— Les tutoriels 20 proposés par l’équipe de développement de NumPy sont également un excellent moyen de poursuivre
votre découverte de cette bibliothèque incontournable en sciences.
17.2 Module Biopython
Le module Biopython 21 propose des fonctionnalités très utiles en bioinformatique. Le tutoriel 22 est particulièrement bien
fait, n’hésitez pas à le consulter.
17.2.1 Manipulation de données
Voici quelques exemples de manipulation de données avec Biopython.
Définition d’une séquence :
1>>> import Bio
2>> > f rom Bio . Seq imp ort S eq
3>>> ADN = Seq (" ATA TCGGCT ATAGC ATGC ")
4>>> ADN
5Seq ('ATATCGGCTATAGCATGC ')
Ligne 1. Le module Biopython s’appelle Bio.
Obtention de la séquence complémentaire et complémentaire inverse :
1>> > AD N . co mp le me nt ()
2Seq ('TATAGCCGATATCGTACG ')
3>> > AD N . rev ers e_c omp lem en t ()
4Seq ('GCATGCTATAGCCGATAT ')
Traduction en séquence protéique :
19. https://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/
20. https://numpy.org/numpy-tutorials/index.html
21. http://biopython.org/
22. http://biopython.org/DIST/docs/tutorial/Tutorial.html
158 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.2. Module Biopython Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
1>> > AD N . tr an sl at e ()
2Seq ('ISAIAC ')
Dans l’annexe A Quelques formats de données rencontrés en biologie, vous trouverez de nombreux exemples d’utilisation
de Biopython pour manipuler des données aux formats FASTA, GenBank et PDB.
17.2.2 Interrogation de la base de données PubMed
Le sous-module Entrez de Biopython permet d’utiliser les ressources du NCBI et notamment d’interroger le site Pub-
Med 23.
Nous allons par exemple utiliser PubMed pour chercher des articles scientifiques relatifs à la transferrine (transferrin en
anglais) :
1>>> from Bio import Entrez
2>>> Entrez . email = " votrem ail@pr ovider . fr "
3>> > r eq_es earch = En trez . esearch ( db =" p ubm ed " , te rm =" t ra nsfer rin ")
4>> > r es _e se arch = Ent rez . read ( r eq _e se ar ch )
Ligne 1. On charge directement le sous-module Entrez.
Ligne 2. Lors d’une requête sur le site du NCBI, il est important de définir correctement la variable Entrez.email qui
sera transmise au NCBI lors de la requête et qui pourra être utilisée pour vous contacter en cas de difficulté avec le serveur.
Ligne 3. On lance la requête (transferrin) sur le moteur de recherche pubmed. La requête est stockée dans la variable
req_esearch.
Ligne 4. Le résultat est lu et stocké dans la variable res_esearch.
Sans être un vrai dictionnaire, la variable res_esearch en a cependant plusieurs propriétés. Voici ses clés :
1>> > r es _e se arch . keys ()
2d ic t_ ke ys ([ 'Count ','RetMax ','RetStart ','IdList ','TranslationSet ',
3'TranslationStack ','QueryTranslation '])
La valeur associée à la clé IdList est une liste qui contient les identifiants (PMID) des articles scientifiques associés à la
requête (ici transferrin) :
1>>> res_esearch [" IdList "]
2['30411489','30409795','30405884','30405827','30402883','30401570',
3'30399508','30397276','30395963','30394734','30394728','30394123',
4'30393423','30392910','30392664','30391706','30391651','30391537',
5'30391296','30390672 ']
6>> > le n ( re s_ ese ar ch [" IdL ist " ])
720
Cette liste ne contient les identifiants que de 20 publications alors que si nous faisons cette même requête directement sur
le site de PubMed depuis un navigateur web, nous obtenons plus de 33900 résultats.
En réalité, le nombre exact de publications est connu :
1>>> res_esearch [" Count "]
2'33988'
Pour ne pas saturer les serveurs du NCBI, seulement 20 PMID sont renvoyés par défaut. Mais vous pouvez augmenter
cette limite en utilisant le paramètre retmax dans la fonction Entrez.esearch().
Nous pouvons maintenant récupérer des informations sur une publication précise en connaissant son PMID. Par exemple,
l’article avec le PMID 22294463 24 dont un aperçu est sur la figure 17.2.
Nous allons pour cela utiliser la fonction Entrez.esummary()
1>> > r eq_es um mary = Entrez . e summ ary ( db =" pubmed " , id = "2229 44 63")
2>> > r es _e su mm ar y = E ntre z . rea d ( re q_ es um ma ry )
La variable res_esummary n’est pas réellement une liste mais en a plusieurs propriétés. Cette pseudo-liste n’a qu’un seul
élément, qui est lui-même un pseudo-dictionnaire dont voici les clés :
1>>> res_esumm ary [0]. keys ()
2d ic t_ ke ys ([ 'Item ','Id ','PubDate ','EPubDate ','Source ','AuthorList ',
3'LastAuthor ','Title ','Volume ','Issue ','Pages ','LangList ',
4'NlmUniqueID ','ISSN ','ESSN ','PubTypeList ','RecordStatus ','PubStatus ',
5'ArticleIds ','DOI ','History ','References ','HasAbstract ','PmcRefCount ',
6'FullJournalName ','ELocationID ','SO '])
23. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/
24. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22294463
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 159
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.3. Module matplotlib
FIGURE 17.2 – Aperçu de la publication Known and potential roles of transferrin in iron biology depuis le site PubMed.
Nous pouvons alors facilement obtenir le titre, le DOI et la date de publication (PubDate) de cet article, ainsi que le journal
(Source) dans lequel il a été publié :
1>>> res_esumm ary [0][" Title "]
2'Known and pot ential roles of t rans ferr in in iron biology .'
3>> > res_ esumm ary [0][" DOI "]
4'10.1007/ s10534 -012 -9520 -3 '
5>>> res_esumm ary [0][" PubDate "]
6'2012 Aug '
7>>> res_esumm ary [0][" Source "]
8'Biometals '
Enfin, pour récupérer le résumé de la publication précédente, nous allons utiliser la fonction Entrez.efetch() :
1>> > r eq_e fe tch = Ent rez . efet ch ( db =" pubmed " , id = "22294 463" , r etty pe =" txt ")
2>> > r es _e fetc h = Ent rez . read ( r eq _e fe tch )
La variable res_efetch est un pseudo-dictionnaire qui contient une pseudo-liste, qui contient un pseudo-dictionnaire,
qui contient. . . Oui, c’est compliqué! Pour faire court, le résumé peut s’obtenir avec l’instruction :
1>> > res_ efet ch [ 'PubmedArticle '][0][ 'MedlineCitation '][ 'Article '] \
2... ['Abstract '][ 'AbstractText '][0]
3'Tra nsfer rin is an ab unda nt se rum metal - binding pro tein best kno wn
4for its role in iron del ivery . The human disease congenital atransf
5errinemia and animal models of this disease highlight the essential
6role of transferrin in eryt hropo iesis and iron metabolism . Patient
7s and mice deficient in tra nsfe rrin exhibit anemia and a p arad oxica
8l iron overload attributed to deficiency in hepcidin , a peptide hor
9mone synthesized largely by the liver that inhibits dietary iron ab
10 sor ptio n and ma croph age iron eff lux . St udie s of in heri ted hu man dis
11 ease and model organism s indicat e that trans ferr in is an essential
12 regulator of hepcidin exp ress ion . In this paper , we review current
13 literature on tr ansferrin d efic iency and present our recent finding
14 s, including potential overlaps between transferrin , iron and manga
15 nese in the reg ulat ion of hepc idin e xpres sion . '
Ce qui est bien le résumé que nous obtenons sur la figure 17.2.
17.3 Module matplotlib
Le module matplotlib 25 permet de générer des graphiques depuis Python. Il est l’outil complémentaire de NumPy,scipy
ou pandas (que l’on verra juste après) lorsqu’on veut faire de l’analyse de données.
17.3.1 Représentation sous forme de points
Dans cet exemple, nous considérons l’évolution de la concentration d’un produit dans le sang (exprimé en mg/L) en
fonction du temps (exprimé en heure).
Nous avons les résultats suivants :
25. https://matplotlib.org/
160 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.3. Module matplotlib Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
FIGURE 17.3 – Fenêtre interactive de matplotlib.
Temps (h) Concentration (mg/L)
1 3.5
2 5.8
3 9.1
4 11.8
6 17.5
7 21.3
9 26.8
Nous allons maintenant représenter l’évolution de la concentration en fonction du temps :
1im port m atplo tlib . pyplot as plt
2
3temps = [1, 2, 3, 4, 6, 7, 9]
4con centr ation = [5.5 , 7.2 , 11.8 , 13.6 , 19.1 , 21.7 , 29.4]
5plt . scat ter ( temps , c oncent ration , mar ker ="o", color =" blue ")
6plt . xla bel (" T em ps ( h )")
7plt . yl ab el (" Co nc en tr at io n ( mg / L )")
8plt. title (" C oncentrat ion de produit en fonction du temps ")
9plt . sh ow ()
Vous devriez obtenir une fenêtre graphique interactive qui vous permet de manipuler le graphe (se déplacer, zoomer,
enregistrer comme image, etc.) et qui ressemble à celle de la figure 17.3.
Revenons maintenant sur le code.
Ligne 1. Tout d’abord, on importe le sous-module pyplot du module matplotlib et on lui donne l’alias plt pour l’utiliser
plus rapidement ensuite (cet alias est standard, utilisez-la systématiquement).
Lignes 3 et 4. On définit les variables temps et concentration comme des listes. Les deux listes doivent avoir la même
longueur (7 éléments dans le cas présent).
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 161
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.3. Module matplotlib
FIGURE 17.4 – Concentration du produit en fonction du temps.
Ligne 5. La fonction scatter() permet de représenter des points sous forme de nuage de points. Les deux premiers
arguments correspondent aux valeurs en abscisse et en ordonnée des points, fournis sous forme de listes. Des arguments
facultatifs sont ensuite précisés comme le symbole (marker) et la couleur (color).
Lignes 6 et 7. Les fonctions xlabel() et ylabel() sont utilisées pour donner un nom aux axes.
Ligne 8. La fonction title() définit le titre du graphique.
Ligne 9. Enfin, la fonction show() affiche le graphique généré à l’écran.
17.3.2 Représentation sous forme de courbe
On sait par ailleurs que l’évolution de la concentration du produit en fonction du temps peut-être modélisée par la fonction
f(x) = 2+3×x. Représentons ce modèle avec les points expérimentaux et sauvegardons le graphique obtenu sous forme
d’une image :
1import numpy as np
2im port m atplo tlib . pyplot as plt
3
4temps = [1, 2, 3, 4, 6, 7, 9]
5con centr ation = [5.5 , 7.2 , 11.8 , 13.6 , 19.1 , 21.7 , 29.4]
6plt . scat ter ( temps , c oncent ration , mar ker ="o", color = " blue ")
7plt . xla bel (" T em ps ( h )")
8plt . yl ab el (" Co nc en tr at io n ( mg / L )")
9plt. title (" C oncentrat ion de produit en fonction du temps ")
10 x = np . lins pace ( min ( temps ) , max ( te mps ) , 50)
11 y=2+3*x
12 plt . plot (x , y , co lor ='green ', ls =" - -")
13 plt . gr id ()
14 plt . sav ef ig (" co nc ent r at io n_ v s_ te mp s . p ng ", bbo x_ in ch es = 'tight ', dpi =200)
Le résultat est représenté sur la figure 17.4.
Les étapes supplémentaires par rapport au graphique précédent (figure 17.3) sont :
Ligne 1. On charge le module numpy sous le nom np.
Ligne 10. On crée la variable xavec la fonction linspace() du module NumPy qui renvoie une liste de valeurs réguliè-
rement espacées entre deux bornes, ici entre le minimum (min(temps)) et le maximum (max(temps)) de la variable temps.
Dans notre exemple, nous générons une liste de 50 valeurs. La variable xainsi créée est du type array.
162 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.3. Module matplotlib Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
FIGURE 17.5 – Distribution des bases.
Ligne 11. On construit ensuite la variable yà partir de la formule modélisant l’évolution de la concentration en fonction du
temps. Cette manipulation n’est possible que parce que xest du type array. Cela ne fonctionnerait pas avec une liste classique.
Ligne 12. La fonction plot() permet de construire une courbe à partir des coordonnées en abscisse et en ordonnées des
points à représenter. On indique ensuite des arguments facultatifs comme le style de la ligne (ls) et sa couleur (color).
Ligne 13. La fonction grid() affiche une grille.
Ligne 14. Enfin, la fonction savefig() enregistre le graphique produit sous la forme d’une image au format png. Des
arguments par mot-clé définissent la manière de générer les marges autour du graphique (bbox_inches) et la résolution de
l’image (dpi).
17.3.3 Représentation sous forme de diagramme en bâtons
On souhaite maintenant représenter graphiquement la distribution des différentes bases dans une séquence d’ADN.
1import numpy as np
2im port m atplo tlib . pyplot as plt
3
4sequence = "ACGATCATAGCGAGCTACGTAGAA"
5bases = [" A" , " C " , "G", "T "]
6distribution = []
7for base in ba ses :
8dis tr ibuti on . a ppe nd ( seq uenc e . count ( base ))
9
10 x = np . ar ange ( le n ( base s ))
11 plt . bar ( x , d is tr ib ut ion )
12 plt . xticks (x , ba ses )
13 plt . xl ab el (" B ases ")
14 plt. ylabel (" Nombre ")
15 plt . title (f" Dis tr ibuti on des b ases \ n dans la s é quence { se quen ce }")
16 plt . sav ef ig (" di st ri but ion _b ase s . png " , b bo x_ in che s =" tig ht " , dpi = 200)
On obtient alors le graphique de la figure 17.5.
Prenons le temps d’examiner les différentes étapes du script précédent :
Lignes 4 à 6. On définit les variables sequence,bases et distribution qu’on utilise ensuite.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 163
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.4. Module pandas
Lignes 7 et 8. On calcule la distribution des différentes bases dans la séquence. On utilise pour cela la méthode count()
qui renvoie le nombre de fois qu’une chaîne de caractères (les différentes bases) se trouve dans une autre (la séquence).
Ligne 10. On définit la position en abscisse des barres. Dans cet exemple, la variable xvaut array([0, 1, 2, 3]).
Ligne 11. La fonction bar() construit le diagramme en bâtons. Elle prend en argument la position des barres (x) et leurs
hauteurs (distribution).
Ligne 12. La fonction xtics() redéfinit les étiquettes (c’est-à-dire le nom des bases) sur l’axe des abscisses.
Lignes 13 à 15. On définit les légendes des axes et le titre du graphique. On insère un retour à la ligne \n dans le titre pour
qu’il soit réparti sur deux lignes.
Ligne 16. Enfin, on enregistre le graphique généré au format png.
On espère que ces courts exemples vous auront convaincu de l’utilité du module matplotlib. Sachez qu’il peut faire bien
plus, par exemple générer des histogrammes ou toutes sortes de graphiques utiles en analyse de données.
Pour aller plus loin
— Le site de matplotlib fournit de nombreux exemples détaillés 26, n’hésitez pas à le consulter.
— Le site Python Graph Gallery 27 propose aussi des exemples de code pour différents types de graphiques.
— Enfin, des cheat sheets 28 de matplotlib sont aussi disponibles.
17.4 Module pandas
Le module pandas 29 a été conçu pour l’analyse de données. Il est particulièrement puissant pour manipuler des données
structurées sous forme de tableau.
Pour charger pandas dans la mémoire de Python, on utilise la commande import habituelle :
1>>> import pandas
Pandas est souvent chargé avec un nom raccourci, comme pour NumPy et matplotlib :
1>>> import pandas as pd
17.4.1 Series
Le premier type de données apporté par pandas est la series, qui correspond à un vecteur à une dimension.
1>>> s = pd . Series ([10 , 20 , 30 , 40] , index = [ 'a','b','c','d'])
2>>> s
3a 10
4b 20
5c 30
6d 40
7dt ype : int64
Avec pandas, chaque élément de la série de données possède une étiquette qui permet d’appeler les éléments. Ainsi, pour
appeler le premier élément de la série, on peut utiliser son index, comme pour une liste (0 pour le premier élément) ou son
étiquette (ici, "a") :
1>> > s [0]
210
3>>> s ["a "]
410
Bien sûr, on peut extraire plusieurs éléments, par leurs indices ou leurs étiquettes :
1>> > s [[1 , 3]]
2b 20
3d 40
4dt ype : int64
5>> > s [[" b ", " d "]]
6b 20
7d 40
8dt ype : int64
26. https://matplotlib.org/gallery/index.html
27. https://www.python-graph-gallery.com/matplotlib/
28. https://github.com/matplotlib/cheatsheets
29. https://pandas.pydata.org/
164 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.4. Module pandas Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
Les étiquettes permettent de modifier et d’ajouter des éléments :
1>>> s ["c "] = 300
2>>> s[" z "] = 50
3>>> s
4a 10
5b 20
6c 300
7d 40
8z 50
9dt ype : int64
Enfin, on peut filtrer une partie de la series :
1>>> s[s >30]
2c 300
3d 40
4z 50
5dt ype : int64
et même combiner plusieurs critères de sélection :
1>>> s [(s >20) & (s <100)]
2d 40
3z 50
4dt ype : int64
17.4.2 Dataframes
Un autre type d’objet particulièrement intéressant introduit par pandas sont les dataframes. Ceux-ci correspondent à des
tableaux à deux dimensions avec des étiquettes pour nommer les lignes et les colonnes.
Remarque
Si vous êtes familier avec le langage de programmation et d’analyse statistique R, les dataframes de pandas se rapprochent
de ceux trouvés dans R.
Voici comment créer un dataframe avec pandas à partir de données fournies comme liste de lignes :
1>>> df = pd . DataF rame ( columns =[" a", "b " , " c ", "d "] ,
2... index =[" chat " , " singe ", " souris "] ,
3... data =[ np . arange (10 , 14) ,
4... np . ar ange (20 , 24) ,
5... np . ar ange (30 , 34) ])
6>>> df
7a b c d
8chat 10 11 12 13
9singe 20 21 22 23
10 souris 30 31 32 33
Ligne 1. Le dataframe est créé avec la fonction DataFrame() à laquelle on fournit plusieurs arguments. L’argument
columns indique le nom des colonnes, sous forme d’une liste.
Ligne 2. L’argument index définit le nom des lignes, sous forme de liste.
Lignes 3-5. L’argument data fournit le contenu du dataframe, sous la forme d’une liste de valeurs correspondantes à des
lignes. Ainsi np.arange(10, 14) qui est équivalent à [10, 11, 12, 13] correspond à la première ligne du dataframe.
Notez ici qu’il faut avoir préalablement importer numpy avec l’instruction import numpy as np.
Le même dataframe peut aussi être créé à partir des valeurs fournies en colonnes sous la forme d’un dictionnaire :
1>> > data = {" a ": np . ar ang e (10 , 40 , 10) ,
2... "b": np. arange (11 , 40 , 10) ,
3... "c": np. arange (12 , 40 , 10) ,
4.. . "d ": np . ar an ge (1 3 , 40 , 10)}
5>> > df = pd . D at aFra me ( data )
6>> > df . index = [" ch at ", " sing e ", " s ouris "]
7>>> df
8a b c d
9chat 10 11 12 13
10 singe 20 21 22 23
11 souris 30 31 32 33
Lignes 1-4. Le dictionnaire data contient les données en colonnes. La clé associée à chaque colonne est le nom de la
colonne.
Ligne 5. Le dataframe est créé avec la fonction pd.DataFrame() à laquelle on passe data en argument.
Ligne 6. On peut définir les étiquettes des lignes de n’importe quel dataframe avec l’attribut df.index.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 165
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.4. Module pandas
17.4.3 Quelques propriétés
Les dimensions d’un dataframe sont données par l’attribut .shape :
1>> > df . shap e
2(3 , 4)
Ici, le dataframe df a 3 lignes et 4 colonnes.
L’attribut .columns renvoie le nom des colonnes et permet aussi de renommer les colonnes d’un dataframe :
1>> > df . colu mns
2In de x ([ 'a','b','c','d'] , d ty pe = 'object ')
3>>> df. columns = [" Paris " , " Lyon ", " Nantes ", "Pau "]
4>>> df
5Paris Lyon Nantes Pau
6chat 10 11 12 13
7singe 20 21 22 23
8souris 30 31 32 33
La méthode .head(n) renvoie les npremières lignes du dataframe (par défaut, nvaut 5) :
1>> > df . head (2)
2Paris Lyon Nantes Pau
3chat 10 11 12 13
4singe 20 21 22 23
17.4.4 Sélection
Les mécanismes de sélection fournis avec pandas sont très puissants. En voici un rapide aperçu :
Sélection de colonnes
On peut sélectionner une colonne par son étiquette :
1>>> df [" Lyon "]
2chat 11
3singe 21
4souris 31
ou plusieurs colonnes en même temps :
1>> > df [ [" L yon " , " Pau " ]]
2Lyon Pau
3chat 11 13
4singe 21 23
5souris 31 33
Pour la sélection de plusieurs colonnes, les étiquettes d’intérêt sont rassemblées dans une liste.
Sélection de lignes
Pour sélectionner une ligne, il faut utiliser l’instruction .loc() et l’étiquette de la ligne :
1>> > df . lo c [" s in ge "]
2Paris 20
3Lyon 21
4Nantes 22
5Pau 23
6Na me : singe , dty pe : int64
Ici aussi, on peut sélectionner plusieurs lignes :
1>> > df . lo c [[" s inge " , " chat "]]
2Paris Lyon Nantes Pau
3singe 20 21 22 23
4chat 10 11 12 13
Enfin, on peut aussi sélectionner des lignes avec l’instruction .iloc et l’indice de la ligne (la première ligne ayant l’indice
0) :
1>> > df . iloc [1]
2Paris 20
3Lyon 21
4Nantes 22
5Pau 23
6Na me : singe , dty pe : int64
166 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.4. Module pandas Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
1>> > df . iloc [ [1 ,0]]
2Paris Lyon Nantes Pau
3singe 20 21 22 23
4chat 10 11 12 13
On peut également utiliser les tranches (comme pour les listes) :
1>> > df . iloc [0: 2]
2Paris Lyon Nantes Pau
3chat 10 11 12 13
4singe 20 21 22 23
Sélection sur les lignes et les colonnes
On peut bien sûr combiner les deux types de sélection (en ligne et en colonne) :
1>> > df . lo c [" s ou ris " , " Pau "]
233
3>> > df . l oc [ [" s ing e " , " sou ri s "] , [ 'Nantes ','Lyon ']]
4Nantes Lyon
5singe 22 21
6souris 32 31
Notez qu’à partir du moment où on souhaite effectuer une sélection sur des lignes, il faut utiliser loc (ou iloc si on utilise
les indices).
Sélection par condition
Remémorons-nous d’abord le contenu du dataframe df :
1>>> df
2Paris Lyon Nantes Pau
3chat 10 11 12 13
4singe 20 21 22 23
5souris 30 31 32 33
Sélectionnons maintenant toutes les lignes pour lesquelles les effectifs à Pau sont supérieurs à 15 :
1>> > df [ df [" Pau "] >15 ]
2Paris Lyon Nantes Pau
3singe 20 21 22 23
4souris 30 31 32 33
De cette sélection, on ne souhaite garder que les valeurs pour Lyon :
1>>> df[ df [" Pau "] >15 ][" Lyon "]
2singe 21
3souris 31
4Name : Lyon , dtype : int64
On peut aussi combiner plusieurs conditions avec &pour l’opérateur et :
1>> > df [ ( df [" Pau "] >15) & ( df [" Lyon "] >25) ]
2Paris Lyon Nantes Pau
3souris 30 31 32 33
et |pour l’opérateur ou :
1>> > df [ ( df [" Pau "] >15) | ( df [" Lyon "] >25) ]
2Paris Lyon Nantes Pau
3singe 20 21 22 23
4souris 30 31 32 33
17.4.5 Combinaison de dataframes
En biologie, on a souvent besoin de combiner deux tableaux de chiffres à partir d’une colonne commune.
Par exemple, si on considère les deux dataframes suivants :
1>>> data1 = {" Lyon ": [10 , 23 , 17] , " Paris ": [3 , 15 , 20]}
2>> > df1 = pd . Da taFr ame . fr om_d ict ( data1 )
3>> > df1 . index = [" chat " , " sing e ", " s our is "]
4>>> df1
5Lyon Paris
6chat 10 3
7singe 23 15
8souris 17 20
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 167
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.5. Un exemple plus complet
et
1>> > d at a2 = { " N ant es " : [3 , 9 , 14] , " S tr as bo urg ": [5 , 10 , 8]}
2>> > df2 = pd . Da taFr ame . fr om_d ict ( data2 )
3>> > df2 . index = [" ch at ", " so uris " , " la pin "]
4>>> df2
5Nantes Str asbourg
6chat 3 5
7souris 9 10
8lapin 14 8
On souhaite combiner ces deux dataframes, c’est-à-dire connaître pour les 4 villes (Lyon, Paris, Nantes et Strasbourg) le
nombre d’animaux. On remarque d’ores et déjà qu’il y a des singes à Lyon et Paris mais pas de lapin et qu’il y a des lapins à
Nantes et Strasbourg mais pas de singe. Nous allons voir comment gérer cette situation.
pandas propose pour cela la fonction concat() 30 qui prend comme argument une liste de dataframes :
1>> > pd . c onc at ([ df1 , df 2 ])
2Lyon Nantes Paris Strasbourg
3chat 10.0 NaN 3.0 NaN
4singe 23.0 NaN 15.0 NaN
5souris 17.0 NaN 20.0 NaN
6chat NaN 3.0 NaN 5.0
7souris NaN 9.0 NaN 10.0
8lapin NaN 14.0 NaN 8.0
Ici, NaN indique des valeurs manquantes. Mais le résultat obtenu n’est pas celui que nous attendions puisque les lignes de
deux dataframes ont été recopiées.
L’argument supplémentaire axis=1 produit le résultat attendu :
1>> > pd . c onca t ([ df1 , df2 ] , a xis = 1)
2Lyon Paris Nantes Stra sbourg
3chat 10.0 3.0 3.0 5.0
4lapin NaN NaN 14.0 8.0
5singe 23.0 15.0 NaN NaN
6souris 17.0 20.0 9.0 10.0
Par défaut, pandas va conserver le plus de lignes possible. Si on ne souhaite conserver que les lignes communes aux deux
dataframes, il faut ajouter l’argument join="inner" :
1>>> pd. concat ([ df1 , df2 ], axis =1, join =" inner ")
2Lyon Paris Nantes Stra sbourg
3chat 10 3 3 5
4souris 17 20 9 10
Un autre comportement par défaut de concat() est que cette fonction va combiner les dataframes en se basant sur leurs
index. Il est néanmoins possible de préciser, pour chaque dataframe, le nom de la colonne qui sera utilisée comme référence
avec l’argument join_axes.
17.5 Un exemple plus complet
Pour illustrer les possibilités de pandas, voici un exemple plus complet.
Le fichier transferrin_report.csv que vous pouvez télécharger ici 31 contient une liste de structures de la transfer-
rine 32. Cette protéine est responsable du transport du fer dans l’organisme.
Si vous n’êtes pas familier avec le format de fichier .csv, nous vous conseillons de consulter l’annexe A Quelques formats
de données rencontrés en biologie.
Voyons maintenant comment explorer les données contenues dans ce fichier avec pandas.
17.5.1 Prise de contact avec le jeu de données
Une fonctionnalité très intéressante de pandas est d’ouvrir très facilement un fichier au format .csv :
1>> > df = pd . re ad _c sv (" tr an sfe rri n_r ep ort . c sv ")
Le contenu est chargé sous la forme d’un dataframe dans la variable df.
Le fichier contient 41 lignes de données plus une ligne d’en-tête. Cette dernière est automatiquement utilisée par pandas
pour nommer les différentes colonnes. Voici un aperçu des premières lignes :
30. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html
31. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/transferrin_report.csv
32. https://fr.wikipedia.org/wiki/Transferrine
168 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.5. Un exemple plus complet Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
1>> > df . head ()
2PDB ID Source Deposit Date Length MW
30 1 A8E Homo sapiens 1998 -03 -24 329 36408.4
41 1 A8F Homo sapiens 1998 -03 -25 329 36408.4
52 1 AIV Ga ll us ga ll us 1997 -04 - 28 686 75 929. 0
63 1 AOV Anas platyrhync hos 1996 -12 -11 686 75731.8
74 1 B3E Homo sapiens 1998 -12 -09 330 36505.5
Nous avons 5 colonnes de données :
— l’identifiant de la structure (PDB ID) ;
— l’organisme d’où provient cette protéine (Source);
— la date à laquelle cette structure a été déposée dans la Protein Data Bank (Deposit Date) ;
— le nombre d’acides aminés qui constituent la protéine (Length) ;
— et la masse molaire de la protéine (MW).
La colonne d’entiers tout à gauche est un index automatiquement créé par pandas.
Nous pouvons demander à pandas d’utiliser une colonne particulière comme index. La colonne PDB ID s’y prête très bien
car cette colonne ne contient que des identifiants uniques :
1>> > df = pd . re ad _c sv (" tr an sfe rri n_r ep ort . c sv ", ind ex _c ol =" PDB ID ")
2>> > df . head ()
3Source Deposit Date Length MW
4PDB ID
51 A8E Homo sapiens 1998 -03 -24 329 36408.4
61 A8F Homo sapiens 1998 -03 -25 329 36408.4
71 AIV Gallus gallus 1997 -04 -28 686 75929.0
81 AOV Anas platyrhynch os 1996 -12 -11 686 75731.8
91 B3E Homo sapiens 1998 -12 -09 330 36505.5
Avant d’analyser un jeu de données, il est intéressant de l’explorer un peu. Par exemple, connaître ses dimensions :
1>> > df . shap e
2(41 , 4)
Notre jeu de données contient donc 41 lignes et 4 colonnes. En effet, la colonne PDB ID est maintenant utilisée comme
index et n’est donc plus prise en compte.
Il est aussi intéressant de savoir de quel type de données est constituée chaque colonne :
1>>> df.dtypes
2Source object
3Deposit Date object
4Length int64
5MW float64
6dt ype : obje ct
Les colonnes Length et MW contiennent des valeurs numériques, respectivement des entiers (int64) et des floats (float64).
Le type object est un type par défaut.
La méthode .info() permet d’aller un peu plus loin dans l’exploration du jeu de données en combinant les informations
produites par les propriétés .shape et .dtypes :
1>> > df . info ()
2<class 'p anda s . cor e . frame . Da taF ram e '>
3In dex : 41 en tries , 1 A8E to 6 CTC
4Data columns ( t ota l 4 c olum ns ):
5# Col umn Non - N ull Count D typ e
6--- ---- -- ----- ------- - - -----
70 Sou rce 41 non - nul l ob ject
81 D epos it Da te 41 non - null o bjec t
92 Len gth 41 non - nul l int6 4
10 3 MW 41 non - nul l fl oat6 4
11 dt ypes : fl oat6 4 (1) , int6 4 (1) , obje ct (2)
12 me mory usa ge : 1.6+ KB
Avec l’argument memory_usage="deep", cette méthode permet surtout de connaitre avec précision la taille de l’espace
mémoire occupé par le dataframe :
1>> > df . info ( m em or y_ us ag e =" deep ")
2<class 'p anda s . cor e . frame . Da taF ram e '>
3In dex : 41 en tries , 1 A8E to 6 CTC
4Data columns ( t ota l 4 c olum ns ):
5# Col umn Non - N ull Count D typ e
6--- ---- -- ----- ------- - - -----
70 Sou rce 41 non - nul l ob ject
81 D epos it Da te 41 non - null o bjec t
92 Len gth 41 non - nul l int6 4
10 3 MW 41 non - nul l fl oat6 4
11 dt ypes : fl oat6 4 (1) , int6 4 (1) , obje ct (2)
12 me mory usa ge : 8.6 KB
Ici, le dataframe occupe 8,6 ko en mémoire.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 169
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.5. Un exemple plus complet
17.5.2 Conversion en date
Le type object correspond la plupart du temps à des chaînes de caractères. C’est tout à fait légitime pour la colonne
Source. Mais on sait par contre que la colonne Deposit Date est une date sous la forme année-mois-jour.
Si le format de date utilisé est homogène sur tout le jeu de données et non ambigu, pandas va se débrouiller pour trouver
automatiquement le format de date utilisé. On peut alors explicitement demander à pandas de considérer la colonne Deposit
Date comme une date :
1>> > df [" Dep osit Date "] = pd . to_date time ( df [" D eposit Date "])
L’affichage des données n’est pas modifié :
1>> > df . head ()
2Source Deposit Date Length MW
3PDB ID
41 A8E Homo sapiens 1998 -03 -24 329 36408.4
51 A8F Homo sapiens 1998 -03 -25 329 36408.4
61 AIV Gallus gallus 1997 -04 -28 686 75929.0
71 AOV Anas platyrhynch os 1996 -12 -11 686 75731.8
81 B3E Homo sapiens 1998 -12 -09 330 36505.5
Mais le type de données de la colonne Deposit Date est maintenant une date (datetime64[ns]) :
1>>> df.dtypes
2Source object
3Deposit Date dat etime64 [ ns]
4Length int64
5MW float64
6dt ype : obje ct
17.5.3 Statistiques descriptives et table de comptage
Pour les colonnes qui contiennent des données numériques, on peut obtenir rapidement quelques statistiques descriptives
avec la méthode .describe() :
1>> > df . desc ribe ()
2Length MW
3count 41.0000 00 41.00 0000
4mean 477 .341463 52816. 090244
5std 175.710 217 19 486.59401 2
6min 304.000 000 33 548.100000
725% 331.000 000 36 542.30000 0
850% 337.000 000 37 229.30000 0
975% 679.000 000 75 298.50000 0
10 max 696.000 000 77 067.90000 0
On apprend ainsi que la masse moléculaire (colonne MW) a une valeur moyenne de 52816.090244 avec un écart-type de
19486.594012 et que la plus petite valeur est 33548.100000 et la plus grande 77067.900000. Pratique!
La colonne Source contient des chaînes de caractères, on peut rapidement déterminer le nombre de protéines pour chaque
organisme :
1>> > df [" S our ce "]. value _c ou nts ()
2Homo sapiens 26
3Gallus gallus 10
4Anas platy rhync hos 2
5Oryctolagus cuniculu s 2
6Sus scrofa 1
7Name : Source , dtype : int64
Ainsi, 26 protéines sont d’origine humaine (Homo sapiens) et 10 proviennent de la poule (Gallus gallus).
17.5.4 Statistiques par groupe
On peut aussi déterminer, pour chaque organisme, la taille et la masse moléculaire moyennes des transferrines :
1>> > df . grou pby ([" S ource "]). mean ()
2Length MW
3Source
4Anas platy rhync hos 686.0 0000 0 7 5731.8000 00
5Gallus gallus 509.300000 56324 .080000
6Homo sapiens 439.615385 486 63.392308
7Oryctolagus cuniculu s 490.000000 54219 .600000
8Sus scrofa 696.00 0000 77067.9 00000
170 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.5. Un exemple plus complet Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
FIGURE 17.6 – (A) Masse moléculaire en fonction de la taille. (B) Zoom.
La méthode .groupby() rassemble d’abord les données suivant la colonne Source puis la méthode .mean() calcule la
moyenne pour chaque groupe.
Si on souhaite obtenir deux statistiques (par exemple la valeur minimale et maximale) en une seule fois, il convient alors
d’utiliser la méthode .pivot_table() plus complexe mais aussi beaucoup plus puissante :
1>> > df . pivo t_tab le ( in dex =" Source ", value s =[" Length ", " MW"] , aggfunc =[ min , max ])
2min max
3Length MW Length MW
4Source
5Anas platy rhync hos 686 75731.8 686 75731.8
6Gallus gallus 328 36105.8 686 75957.1
7Homo sapiens 327 36214.2 691 76250.2
8Oryctolagus cuniculus 304 33548.1 676 74891.1
9Sus scrofa 696 77067.9 696 77067.9
L’argument index précise la colonne dont on agrège les données.
L’argument values indique sur quelles colonnes les statistiques sont calculées.
Enfin, aggfunc liste les statistiques calculées, ici la valeur minimale et maximale.
Notez que les valeurs renvoyées sont d’abord les valeurs minimales pour Length et MW puis les valeurs maximales pour
Length et MW.
17.5.5 Analyse de données numériques
On peut, sans trop de risque, émettre l’hypothèse que plus il y a d’acides aminés dans la protéine, plus sa masse moléculaire
va être élevée.
Pour vérifier cela graphiquement, on représente la masse moléculaire de la protéine en fonction de sa taille (c’est-à-dire
du nombre d’acides aminés).
1>> > imp ort ma tplo tlib . py plot as plt
2>> > plt . sc atter ( df [" L ength "] , df [" MW "])
3< matpl otlib . colle ctio ns . PathC ollec tion objec t at 0 x7f62c2501780 >
4>>> plt.xlabel("Taille (nombre d'ac id es amin é s )")
5Text (0.5 , 0 , " T aille ( nombre d 'ac ide s a min é s )")
6>> > pl t . yl abel (" Mas se mol é c ulai re ( Dal ton ) ")
7Te xt (0 , 0 .5 , 'Ma ss e mo l é cul ai re ( D alto n ) ')
8>> > pl t . sa ve fi g (" t ran sf er rin e1 . p ng ")
On obtient un graphique similaire à celui de la figure 17.6 (A) avec deux groupes de points distincts (car certaines structures
sont incomplètes).
On peut zoomer sur le groupe de points le plus à gauche en ne sélectionnant que les protéines constituées de moins de 400
résidus :
1>> > dfz = df [ df [" L ength " ] <400]
Puis en créant un deuxième graphique :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 171
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.5. Un exemple plus complet
FIGURE 17.7 – Masse moléculaire en fonction de la taille (zoom) avec un modèle linaire.
1>> > pl t . clf ( )
2>> > plt. scatter ( dfz [" Length "] , dfz [" MW "])
3< matpl otlib . colle ctio ns . PathC ollec tion objec t at 0 x7f85bb4852e8 >
4>>> plt.xlabel("Taille (nombre d'ac id es amin é s )")
5Text (0.5 , 0 , " T aille ( nombre d 'ac ide s a min é s )")
6>> > pl t . yl abel (" Mas se mol é c ulai re ( Dal ton ) ")
7Te xt (0 , 0 .5 , 'Ma ss e mo l é cul ai re ( D alto n ) ')
8>> > pl t . sa ve fi g (" t ran sf er rin e2 . p ng ")
Ligne 1. L’instruction plt.clf() efface le graphe précédent mais conserve les noms des axes des abscisses et des ordon-
nées.
Le graphique 17.6 (B) obtenu met en évidence une relation linéaire entre le nombre de résidus d’une protéine et sa masse
moléculaire.
En réalisant une régression linéaire, on détermine les paramètres de la droite qui passent le plus proche possible des points
du graphique.
1>> > from s cip y . sta ts im port l in regr es s
2>> > lr = linre gress ( dfz [" Len gth "] , dfz [" MW "])
3>>> lr
4Lin regressResu lt (slope =116.182 4489 7959184 , intercept = -1871.6131972789153 ,
5rv alue =0 .9938 25553 88506 2 , p value =1 .6 64 932379 93 62 94 e -22 ,
6stderr=2.765423239336685)
Ce modèle linaire nous indique qu’un résidu a une masse d’environ 116 Dalton, ce qui est cohérent. On peut également
comparer ce modèle aux différentes protéines :
1>> > pl t . clf ( )
2>> > plt. scatter ( dfz [" Length "] , dfz [" MW "])
3< matpl otlib . colle ctio ns . PathC ollec tion objec t at 0 x7f85b97bfef0 >
4>> > pl t . plo t ( dfz [" Len gt h "] , dfz [" L en gth "]* lr . sl ope + lr . int erc ept , ls = ":")
5[< mat pl otli b . line s . Line2D o bject at 0 x7f 85b9 33e208 >]
6>>> plt.xlabel("Taille (nombre d'ac id es amin é s )")
7Text (0.5 , 0 , " T aille ( nombre d 'ac ide s a min é s )")
8>> > pl t . yl abel (" Mas se mol é c ulai re ( Dal ton ) ")
9Te xt (0 , 0 .5 , 'Ma ss e mo l é cul ai re ( D alto n ) ')
10 >> > pl t . sa ve fi g (" t ran sf er rin e3 . p ng ")
On obtient ainsi le graphique de la figure 17.7.
172 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.5. Un exemple plus complet Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
17.5.6 Analyse de données temporelles
Il peut être intéressant de savoir, pour chaque organisme, quand les premières et les dernières structures de transferrines
ont été déposées dans la PDB.
La méthode .pivot_table() apporte un élément de réponse :
1>> > df . pivo t_tab le ( in dex =" Source ", value s =[" Deposit Date "] , aggfunc =[ min , max ])
2min max
3Deposit Date Deposit Date
4Source
5Anas platy rhynchos 1995 -08 -03 1996 -12 -11
6Gallus gallus 1993 -09 -15 2005 -09 -28
7Homo sapiens 1992 -02 -10 2018 -03 -22
8Oryctolagus cuniculus 1990 -08 -16 2001 -07 -24
9Sus scrofa 2001 -07 -03 2001 -07 -03
Chez l’Homme (Homo sapiens), la première structure de transferrine a été déposée dans la PDB le 10 février 1992 et la
dernière le 22 mars 2018.
Une autre question est de savoir combien de structures de transferrines ont été déposées en fonction du temps.
La méthode .value_counts() peut être utilisée mais elle ne renvoie que le nombre de structures déposées dans la PDB
pour un jour donné. Par exemple, deux structures ont été déposées le 4 septembre 2000.
1>>> df [" Deposit Date "]. val ue_counts (). head ()
21999 -01 -07 2
32000 -09 -04 2
42002-11-18 2
52003-03-10 1
62001-07-24 1
7Na me : Dep osit Date , d type : i nt6 4
Si on souhaite une réponse plus globale, par exemple, à l’échelle de l’année, la méthode .resample() calcule le nombre
de structures déposées par année (en fournissant l’argument A) :
1>>> df [" Deposit Date "]. val ue_counts (). resample (" A"). count ()
21990 -12 -31 1
31991 -12 -31 0
41992 -12 -31 1
51993 -12 -31 1
Les dates apparaissent maintenant comme le dernier jour de l’année mais désignent bien l’année complète. Dans cet
exemple, une seule structure de transferrine a été déposée dans la PDB entre le 1er janvier 1990 et le 31 décembre 1990.
Pour connaître en quelle année le plus de structures ont été déposées dans la PDB, il faut trier les valeurs obtenus du plus
grand au plus petit avec la méthode .sort_values(). Comme on ne veut connaître que les premières dates (celles où il y a
eu le plus de dépôts), on utilisera également la méthode .head() :
1>> > ( df [" Depo sit D ate "]. va lue_c ou nts ()
2... . resamp le (" A ")
3... . co unt ()
4... . sor t_values ( ascen ding = False )
5... . he ad ())
62001-12-31 5
72003-12-31 4
81998 -12 -31 3
91999 -12 -31 3
10 2002-12-31 3
11 Na me : Dep osit Date , d type : i nt6 4
En 2001, cinq structures de transferrine ont été déposées dans la PDB. La deuxième « meilleure » année est 2003 avec
quatre structures.
Toutes ces méthodes, enchaînées les unes à la suite des autres, peuvent vous sembler complexes mais chacune d’elles
correspond à une étape particulière du traitement des données. L’utilisation des parenthèses (ligne 1, juste avant df["Deposit
Date"] et ligne 5, juste après head()) permet de répartir élégamment cette longue instruction sur plusieurs lignes.
Bien sûr, on aurait pu créer des variables intermédiaires pour chaque étape mais cela aurait été plus lourd :
1>> > date1 = df [" Deposit Date "]. v alue_ co un ts ()
2>>> date2 = date1 . resample (" A")
3>>> date3 = date2 . count ()
4>> > date4 = d ate 3 . so rt_va lues ( asc endin g = False )
5>> > dat e4 . he ad ()
62001-12-31 5
72003-12-31 4
81998 -12 -31 3
91999 -12 -31 3
10 2002-12-31 3
11 Na me : Dep osit Date , d type : i nt6 4
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 173
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.6. Exercices
Pour aller plus loin
— Les ouvrages Python for Data Analysis de Wes McKinney et Pandas Cookbook de Theodore Petrou sont d’excellentes
références pour pandas.
17.6 Exercices
17.6.1 Nombres pairs et impairs
Soit impairs un array NumPy qui contient les nombres 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21. En une seule
instruction, construisez l’array pairs dans lequel tous les éléments de impairs sont incrémentés de 1.
Comparez ce que venez de faire avec l’exercice 5.4.4 du chapitre 4 Boucles et comparaisons.
17.6.2 Distance entre deux atomes carbones alpha consécutifs de la barstar
La barstar est un inhibiteur de ribonucléase. C’est une protéine relativement simple qui contient 89 acides aminés. Sa
structure tridimensionnelle, obtenue par cristallographie aux rayons X, se trouve dans la Protein Data Bank (PDB) sous le
code 1BTA.
L’objectif de cet exercice est de calculer la distance entre carbones alpha consécutifs le long de la chaîne peptidique avec
module NumPy.
Extraction des coordonnées atomiques
Téléchargez le fichier 1bta.pdb qui correspond à la structure de la barstar 33 sur le site de la PDB (lien direct vers le
fichier 34).
Voici le code pour extraire les coordonnées atomiques des carbones alpha de la barstar :
1wi th open ("1 bt a . pdb " , "r ") as f_p db , open ("1 b ta_C A . txt " , " w ") as f_ CA :
2for lig ne in f_pdb :
3if ligne . startswith (" ATOM ") and ligne [12:16]. strip () == " CA ":
4x = ligne [30:38]
5y = ligne [38:46]
6z = ligne [46:54]
7f_CA . write (f"{ x } { y } {z} ")
Ligne 1. On ouvre deux fichiers simultanément. Ici, le fichier 1bta.pdb est ouvert en lecture (r) et le fichier 1bta_CA.txt
est ouvert en écriture (w).
Pour chaque ligne du fichier PDB (ligne 2), si la ligne débute par ATOM et le nom de l’atome est CA (ligne 3), alors on
extrait les coordonnées atomiques (lignes 4 à 6) et on les écrit dans le fichier 1bta_CA.txt (ligne 7). Les coordonnées sont
toutes enregistrées sur une seule ligne, les unes après les autres.
Lecture des coordonnées
Ouvrez le fichier 1bta_CA.txt avec Python et créez une liste contenant toutes les coordonnées sous forme de floats avec
les fonctions split() et float().
Affichez à l’écran le nombre total de coordonnées.
Construction de la matrice de coordonnées
En ouvrant dans un éditeur de texte le fichier 1bta.pdb, trouvez le nombre d’acides aminés qui constituent la barstar.
Avec la fonction array() du module NumPy, convertissez la liste de coordonnées en array. Avec la fonction reshape()
de NumPy, construisez ensuite une matrice à deux dimensions contenant les coordonnées des carbones alpha de la barstar.
Affichez les dimensions de cette matrice.
33. http://www.rcsb.org/pdb/explore.do?structureId=1BTA
34. https://files.rcsb.org/download/1BTA.pdb
174 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.6. Exercices Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
Calcul de la distance
Créez maintenant une matrice qui contient les coordonnées des n−1 premiers carbones alpha et une autre qui contient les
coordonnées des n−1 derniers carbones alpha. Affichez les dimensions des matrices pour vérification.
En utilisant les opérateurs mathématiques habituels (-,+,**2) et les fonctions sqrt() et sum() du module NumPy,
calculez la distance entre les atomes net n+1.
Pour chaque atome, affichez le numéro de l’atome et la distance entre carbones alpha consécutifs avec un chiffres après la
virgule. Repérez la valeur surprenante.
17.6.3 Jour le plus chaud
Le fichier temperature.dat 35 contient un relevé de 4 températures pour chaque jour de la semaine :
1Lun 12 11 14 12
2Mar 12 10 14 11
3Mer 11 11 14 13
4[...]
À l’aide du module NumPy, on souhaite déterminer quel est le jour de la semaine le plus chaud. Pour cela nous vous
proposons les étapes suivantes :
1. Récupérez le nom des jours de la semaine depuis le fichier et mettez-les dans une liste days.
2. Récupérez les valeurs de températures depuis le fichier et mettez-les dans un array 2D. La fonction np.loadtxt() 36
et son argument usecols vous seront utiles.
3. Parcourez chaque ligne de la matrice, calculez la température moyenne de chaque jour puis stockez-la dans une liste
mean_temps.
4. À l’aide des deux listes days et mean_temps, déterminez et affichez le jour le plus chaud.
17.6.4 Calcul du centre de masse d’une membrane
L’image de gauche de la figure 17.8 montre le cliché d’une membrane de POPC (cyan) entourée d’eau (bleu) (coordonnées
trouvées ici 37). Les atomes de phosphore des groupes phosphates sont représentés en boule de van der Waals brune. Dans cet
exercice on cherche à calculer le centre de masse de la membrane, ainsi que le centre de masse (COM) de chaque monocouche
de phosphores. Ces COM sont représentés sous forme de croix dans l’image de droite de la figure 17.8.
Les coordonnées cartésiennes (x,y,z)de chaque phosphore (en Å) sont stockées dans le fichier coors_P.dat 38, à raison
d’un atome par ligne. Nous vous proposons les étapes suivantes pour résoudre cet exercice à l’aide du module NumPy :
— Récupérez les coordonnées des atomes de phosphore depuis le fichier coors_P.dat et stockez-les dans un array 2D
(matrice) coors_P. La dimensionnalité de cette matrice est n×3, avec nle nombre de phosphores.
— Calculez le zmoyen de tous les phosphores (nombre réel) et stockez-le dans la variable mean_z. La méthode .mean()
vous sera utile.
— Avec des masques de booléens, récupérez les coordonnées des phosphores de la monocouche du haut dans un array
2D upper. Faites de même avec la monocouche du bas dans un array 2D lower.
— Calculez le centre de masse COM de la membrane, ainsi que de la monocouche du haut COM_upper et du bas COM_lower.
Pensez aux méthodes de calcul sur les arrays et l’argument axis.
— Une fois tout cela effectué, créez un graphique 3D pour représenter les différents centres de masse. Vous pourrez
utiliser la fonction scatter() du module matplotlib. Pour l’affichage en 3D 39, voici un squelette de programme :
1# In it p lot .
2from mpl_t oolkits . mplot3d import Axes3D
3im port m atplo tlib . pyplot as plt
4fig = plt . f igur e ()
5ax = f ig . a dd_ su bpl ot (111 , p ro je ct io n = '3 d ')
6[...]
7# X, Y et Z sont des arrays 1 D de n élé ments ( par exemple X repr é sente tous les x des P de la mo noco uche upper ).
8ax . scatter (X , Y, Z, c =" salmo n ", m ark er ="o ")
9# x, y , z sont des floats avec les coordonn ées du COM de la upper .
10 ax . scatter (x , y, z, c =" red ", marker ="x ")
35. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/temperatures.dat
36. https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.loadtxt.html
37. https://zenodo.org/record/153944
38. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/coors_P.dat
39. https://matplotlib.org/3.2.1/gallery/mplot3d/scatter3d.html
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 175
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.6. Exercices
FIGURE 17.8 – Cliché d’une membrane de POPC.
11 [...]
12 # Axis + title .
13 ax . s et _x la be l (" x ( Å )")
14 ax . s et _y la be l (" y ( Å )")
15 ax . s et _z la be l (" z ( Å )")
16 ax . se t_ti tle (" G rap he 3 D des p hosph ores ")
17 plt . sh ow ()
17.6.5 Années de publication des articles relatifs à la barstar
L’objectif de cet exercice est d’interroger automatiquement la base de données bibliographique PubMed pour déterminer
le nombre d’articles relatifs à la barstar publiés chaque année.
Vous utiliserez les modules Biopython et matplotlib.
Requête avec un mot-clé
Sur le site de PubMed 40, cherchez combien d’articles scientifiques sont relatifs à la barstar.
Effectuez la même chose avec Python et la méthode Entrez.esearch() de Biopython.
Choisissez un des PMID renvoyé et vérifiez dans PubMed que l’article associé est bien à propos de la barstar. Pour cela,
indiquez le PMID choisi dans la barre de recherche de PubMed et cliquez sur Search. Attention, l’association n’est pas toujours
évidente. Cherchez éventuellement dans le résumé de l’article si besoin.
Est-ce que le nombre total d’articles trouvés est cohérent avec celui obtenu sur le site de PubMed?
Récupération des informations d’une publication
Récupérez les informations de la publication dont le PMID est 29701945 41. Vous utiliserez la méthode Entrez.esummary().
40. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/
41. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29701945
176 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
17.6. Exercices Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
Affichez le titre, le DOI, le nom du journal (Source) et la date de publication (PubDate) de cet article. Vérifiez que cela
correspond bien à ce que vous avez lu sur PubMed.
Récupération du résumé d’une publication
Récupérez le résumé de la publication dont le PMID est 29701945. Vous utiliserez la méthode Entrez.efetch().
Affichez ce résumé. Combien de caractères contient-il?
Distribution des années de publication des articles relatifs à la barstar
En utilisant la méthode Entrez.esearch(), récupérez tous les PMID relatifs à la barstar. Pour cela, pensez à augmenter
le paramètre retmax. Vos PMID seront stockés dans la liste pmids sous forme de chaînes de caractères. Vérifiez sur PubMed
que vous avez bien récupéré le bon nombre d’articles.
En utilisant maintenant la méthode Entrez.esummary() dans une boucle, récupérez la date de publication de chaque
article. Stockez l’année sous forme d’un nombre entier dans la liste years. Cette étape peut prendre une dizaine de minutes,
soyez patient. Vous pouvez dans votre boucle afficher un message qui indique où vous en êtes dans la récupération des articles.
À la fin vérifiez que votre liste years contient bien autant d’éléments que la liste pmids.
Calculez maintenant le nombre de publications par année. Vous créerez pour cela un dictionnaire freq qui aura pour clé
les années (oui, une clé de dictionnaire peut aussi être un entier) et pour valeur le nombre de publications associées à une
année donnée.
Créez une liste xqui contient les clés du dictionnaire freq. Ordonnez les valeurs dans xavec la méthode .sort().
Créez maintenant une seconde liste yqui contient, dans l’ordre, le nombre de publications associées à chaque années. Bien
évidemment, les listes xet ydoivent avoir la même taille. Au fait, en quelle année la barstar apparaît pour la première fois
dans une publication scientifique?
Ensuite, avec le module matplotlib, vous allez pouvoir afficher la distribution des publications en fonction des années :
1im port m atplo tlib . pyplot as plt
2plt . bar ( x , y )
3plt . sh ow ()
Vous pouvez également ajouter un peu de cosmétique et enregistrer le graphique sur votre disque dur :
1im port m atplo tlib . pyplot as plt
2
3plt . bar ( x , y )
4
5# r ed é f in itio n d es v al eu rs aff ich é es sur l 'axe des or donn é es
6plt . yticks ( list ( rang e (0, max (y) , 2 )))
7
8# é tiq ueta ge des axes et du g raph ique
9plt . xla bel (" Ann é es ")
10 plt. ylabel (" Nombre de public ations ")
11 plt. title (" Distr ibution des public ations qui mentionnent la barstar ")
12
13 # enr egist remen t sur le disque
14 plt . sav ef ig (" di st rib utio n_b arst ar_ a nn ee . png " , b box _i nc he s = 'tight ', dpi =200)
17.6.6 Analyse d’un jeu de données avec pandas
Le jeu de données people.tsv contient les caractéristiques de quelques individus : prénom, sexe, taille (en cm) et âge
(en années). Par exemple :
name sex size age
simon male 175 33
clara female 167 45
serge male 181 44
claire female 174 31
... ... ... ...
L’objectif de cet exercice est de manipuler ces données avec pandas.
Si vous n’êtes pas familier avec le format de fichier .tsv, nous vous conseillons de consulter l’annexe A Quelques formats
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 177
Chapitre 17. Quelques modules d’intérêt en bioinformatique 17.6. Exercices
de données rencontrés en biologie.
Chargement du jeu de données
Téléchargez le fichier people.tsv 42.
Ouvrez ce fichier avec pandas et la fonction .read_csv(). N’oubliez pas de préciser le séparateur par défaut avec l’ar-
gument sep="\t". Utilisez également l’argument index_col pour utiliser la colonne name comme index.
Affichez les 6 premières lignes du jeu de données.
Combien de lignes contient le jeu de données?
Sélections
Déterminez la taille de Claire.
Déterminez l’âge de Baptiste.
Affichez, en une seule commande, l’âge de Paul et Bob.
Statistiques descriptives et table de comptage
Déterminez la moyenne et la valeur minimale de la taille et l’âge des individus.
Comptez ensuite le nombre de personnes de chaque sexe.
Statistiques par groupe
Déterminez, la taille et l’âge moyen chez les hommes et les femmes. Utilisez pour cela la méthode .groupby().
Sélections par filtre
Déterminez combien de d’individus mesurent plus de 1,80 m.
Quelle femme a moins de 35 ans?
Sélections et statistiques
Déterminez l’âge moyen des individus qui mesurent plus de 1,80 m.
Déterminez la taille maximale des femmes qui ont plus de 35 ans.
42. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/people.tsv
178 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
Chapitre 18
Jupyter et ses notebooks
Les notebooks Jupyter sont des cahiers électroniques qui, dans le même document, peuvent rassembler du texte, des
images, des formules mathématiques et du code informatique exécutable. Ils sont manipulables interactivement dans un navi-
gateur web.
Initialement développés pour les langages de programmation Julia, Python et R (d’où le nom Jupyter), les notebooks
Jupyter supportent près de 40 langages différents.
La cellule est l’élément de base d’un notebook Jupyter. Elle peut contenir du texte formaté au format Markdown ou du
code informatique qui pourra être exécuté.
Voici un exemple de notebook Jupyter (figure 18.1) :
Ce notebook est constitué de cinq cellules : deux avec du texte en Markdown (la première et la dernière) et trois avec du
code Python (notées avec In [ ]).
18.1 Installation
Avec la distribution Miniconda, les notebooks Jupyter s’installent avec la commande :
1$ conda install -y jupyterlab
Pour être exact, la commande précédente installe un peu plus que les notebooks Jupyter mais nous verrons cela par la
suite.
18.2 Lancement de Jupyter et création d’un notebook
Pour lancer les notebooks Jupyter, utilisez la commande suivante depuis un shell :
1$ jupyter - notebook
Une nouvelle page devrait s’ouvrir dans votre navigateur web et ressembler à la figure 18.2.
Cette interface liste les notebooks Jupyter existants (pour le moment aucun).
Pour créer un notebook, cliquez sur le bouton à droite New puis sélectionnez Python 3. Vous noterez au passage qu’il est
également possible de créer un fichier texte, un répertoire ou bien encore de lancer un shell via un Terminal (voir figure 18.3).
Le notebook fraîchement créé ne contient qu’une cellule vide.
La première chose à faire est de donner un nom à votre notebook en cliquant sur Untitled, à droite du logo de Jupyter. Si
le nom de votre notebook est test alors le fichier test.ipynb sera créé dans le répertoire depuis lequel vous avez lancé Jupyter.
Remarque
L’extension .ipynb est l’extension de fichier des notebooks Jupyter.
Vous pouvez entrer des instructions Python dans la première cellule. Par exemple :
1a = 2
2b = 3
3pr int ( a+b)
179
Chapitre 18. Jupyter et ses notebooks 18.2. Lancement de Jupyter et création d’un notebook
FIGURE 18.1 – Exemple de notebook Jupyter. Les chiffres entourés désignent les différentes cellules.
FIGURE 18.2 – Interface de Jupyter.
180 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
18.2. Lancement de Jupyter et création d’un notebook Chapitre 18. Jupyter et ses notebooks
FIGURE 18.3 – Création d’un nouveau notebook.
FIGURE 18.4 – Nouveau notebook.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 181
Chapitre 18. Jupyter et ses notebooks 18.3. Le format Markdown
FIGURE 18.5 – Exécution d’une première cellule.
Pour exécuter le contenu de cette cellule, vous avez plusieurs possibilités :
— Cliquer sur le menu Cell, puis Run Cells.
— Cliquer sur le bouton Run (sous la barre de menu).
— Presser simultanément les touches Ctrl +Entrée.
Dans tous les cas, vous devriez obtenir quelque chose qui ressemble à l’image 18.5. La notation In [1] à gauche de la
cellule indique qu’il s’agit de la première cellule exécutée.
Pour créer une nouvelle cellule, vous avez, ici encore, plusieurs possibilités :
— Cliquer sur l’icône +sous la barre de menu.
— Cliquer sur le menu Insert, puis Insert Cell Below.
Une nouvelle cellule vide devrait apparaître.
Vous pouvez également créer une nouvelle cellule en positionnant votre curseur dans la première cellule, puis en pressant
simultanément les touches Alt +Entrée. Si vous utilisez cette combinaison de touches, vous remarquerez que le numéro à
gauche de la première cellule est passée de In [1] àIn [2] car vous avez exécuté la première cellule puis créé une nouvelle
cellule.
Vous pouvez ainsi créer plusieurs cellules les unes à la suite des autres. Un objet créé dans une cellule antérieure sera
disponible dans les cellules suivantes. Par exemple, dans la figure 18.6, nous avons quatre cellules. Vous remarquerez que
pour les cellules 3 et 4, le résultat renvoyé par le code Python est précédé par Out [3] et Out [4].
Dans un notebook Jupyter, il est parfaitement possible de réexécuter une cellule précédente. Par exemple la première
cellule, qui porte désormais à sa gauche la numérotation In [5] (voir figure 18.7).
Attention
La possibilité d’exécuter les cellules d’un notebook Jupyter dans un ordre arbitraire peut prêter à confusion, notamment si
vous modifiez la même variable d’une cellule à l’autre.
Nous vous recommandons de régulièrement relancer complètement l’exécution de toutes les cellules de votre notebook,
de la première à la dernière, en cliquant sur le menu Kernel puis Restart & Run All et enfin de valider le message Restart and
Run All Cells.
18.3 Le format Markdown
Dans le tout premier exemple (figure 18.1), nous avons vu qu’il était possible de mettre du texte au format Markdown dans
une cellule.
Il faut cependant indiquer à Jupyter que cette cellule est au format Markdown en cliquant sur Code sous la barre de menu
puis en choisissant Markdown.
Le format Markdown permet de rédiger du texte formaté (gras, italique, liens, titres, images, formules mathématiques.. .)
avec quelques balises très simples. Voici un exemple dans une notebook Jupyter (figure 18.8) et le rendu lorsque la cellule est
182 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
18.3. Le format Markdown Chapitre 18. Jupyter et ses notebooks
FIGURE 18.6 – Notebook avec plusieurs cellules de code Python.
FIGURE 18.7 – Notebook avec une cellule ré-exécutée.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 183
Chapitre 18. Jupyter et ses notebooks 18.4. Des graphiques dans les notebooks
FIGURE 18.8 – Notebook avec une cellule au format Markdown.
exécutée (figure 18.9).
Notez qu’une cellule Markdown n’a pas le marqueur In [ ] à sa gauche.
Le format Markdown permet de rapidement et très simplement rédiger du texte structuré. Ce cours est par exemple com-
plètement rédigé en Markdown;-)
Nous vous conseillons d’explorer les possibilités du Markdown en consultant la page Wikipédia 1ou directement la page
de référence 2.
18.4 Des graphiques dans les notebooks
Un autre intérêt des notebooks Jupyter est de pouvoir y incorporer des graphiques réalisés avec la bibliothèque matplotlib.
Voici un exemple en reprenant un graphique présenté dans le chapitre 17 Quelques modules d’intérêt en bioinformatique
(figure 18.10).
La différence notable est l’utilisation de la commande :
%matplotlib inline
qui n’est à lancer qu’une seule fois (en général dans la première cellule du notebook) et qui permet l’incorporation de figures
dans un notebook Jupyter.
Remarque
Pour quitter l’interface des notebooks Jupyter, il faut, dans le premier onglet qui est apparu, cliquer sur le bouton Quit
(figure 18.2).
Une méthode plus radicale est de revenir sur le shell depuis lequel les notebooks Jupyter ont été lancés puis de presser
deux fois la combinaison de touches Ctrl +C.
1. https://fr.wikipedia.org/wiki/Markdown
2. https://daringfireball.net/projects/markdown/syntax
184 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
18.4. Des graphiques dans les notebooks Chapitre 18. Jupyter et ses notebooks
FIGURE 18.9 – Notebook avec une cellule au format Markdown (après exécution).
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 185
Chapitre 18. Jupyter et ses notebooks 18.4. Des graphiques dans les notebooks
FIGURE 18.10 – Incorporation d’un graphique dans un notebook Jupyter.
186 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
18.5. Les magic commands Chapitre 18. Jupyter et ses notebooks
FIGURE 18.11 – Magic command %whos.
18.5 Les magic commands
La commande précédente (%matplotlib inline) est une magic command. Il en existe beaucoup, en voici deux :
—%whos liste tous les objets (variables, fonctions, modules.. . ) utilisés dans le notebook (voir figure 18.11).
—%history liste toutes les commandes Python lancées dans un notebook (voir figure 18.12).
Enfin, avec les environnements Linux ou Mac OS X, il est possible de lancer une commande Unix depuis un notebook
Jupyter. Il faut pour cela précéder la commande du symbole « !». La figure 18.13 illustre cette possibilité avec la commande
ls qui affiche le contenu d’un répertoire.
Remarque
Le lancement de n’importe quelle commande Unix depuis un notebook Jupyter (en précédant cette commande de !) est
une fonctionnalité très puissante.
Pour vous en rendre compte, jetez un œil au notebook 3produit par les chercheurs Zichen Wang et Avi Ma’ayan qui
reproduit l’analyse complète de données obtenues par séquençage haut débit. Ces analyses ont donné lieu à la publication de
l’article scientifique « An open RNA-Seq data analysis pipeline tutorial with an example of reprocessing data from a recent
Zika virus study 4» (F1000 Research, 2016).
18.6 JupyterLab
En 2018, le consortium Jupyter a lancé JupyterLab qui est un environnement complet d’analyse. Pour obtenir cette inter-
face, lancez la commande suivante depuis un shell :
1$ jupyter lab
Une nouvelle page devrait s’ouvrir dans votre navigateur web et vous devriez obtenir une interface similaire à la figure
18.14.
L’interface proposée par JupyterLab est très riche. On peut y organiser un notebook Jupyter « classique » avec une figure
en encart, un shell (voir figure 18.15).. . Les possibilités sont infinies!
Pour aller plus loin
Les notebooks Jupyter sont particulièrement adaptés à l’analyse de données en combinaison avec les modules matplotlib
et pandas.
3. https://github.com/MaayanLab/Zika-RNAseq-Pipeline/blob/master/Zika.ipynb
4. https://f1000research.com/articles/5-1574/
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 187
Chapitre 18. Jupyter et ses notebooks 18.6. JupyterLab
FIGURE 18.12 – Magic command %history.
FIGURE 18.13 – Lancement d’une commande Unix.
188 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
18.6. JupyterLab Chapitre 18. Jupyter et ses notebooks
FIGURE 18.14 – Interface de JupyterLab.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 189
Chapitre 18. Jupyter et ses notebooks 18.6. JupyterLab
FIGURE 18.15 – JupyterLab comme environnement d’analyse.
190 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
Chapitre 19
Avoir la classe avec les objets
La programmation orientée objet (POO) est un concept de programmation très puissant qui permet de structurer ses
programmes d’une manière nouvelle. En POO, on définit un « objet » qui peut contenir des « attributs » ainsi que des «
méthodes » qui agissent sur lui-même. Par exemple, on définit un objet « citron » qui contient les attributs « saveur » et
« couleur », ainsi qu’une méthode « presser » permettant d’en extraire le jus. En Python, on utilise une « classe » pour
construire un objet. Dans notre exemple, la classe correspondrait au « moule » utilisé pour construire autant d’objets citrons
que nécessaire.
Définition
Une classe définit des objets qui sont des instances (des représentants) de cette classe. Dans ce chapitre on utilisera les
mots objet ou instance pour désigner la même chose. Les objets peuvent posséder des attributs (variables associées aux
objets) et des méthodes (qui sont des fonctions associées aux objets et qui peuvent agir sur ces derniers ou encore les utiliser).
Dans les chapitres précédents, nous avons déjà mentionné qu’en Python tout est objet. Une variable de type int est en fait
un objet de type int, donc construit à partir de la classe int. Pareil pour les float et string. Mais également pour les list,tuple,
dict, etc. Voilà pourquoi nous avons rencontré de nombreuses notations et mots de vocabulaire associés à la POO depuis le
début de ce cours.
La POO permet de rédiger du code plus compact et mieux ré-utilisable. L’utilisation de classes évite l’utilisation de va-
riables globales en créant ce qu’on appelle un espace de noms propre à chaque objet permettant d’y encapsuler des attributs
et des méthodes. De plus, la POO amène de nouveaux concepts tels que le polymorphisme (capacité à redéfinir le comporte-
ment des opérateurs, nous avons déjà vu ces mots vous en souvenez-vous?), ou bien encore l’héritage (capacité à définir une
classe à partir d’une classe pré-existante et d’y ajouter de nouvelles fonctionnalités). Tous ces concepts seront définis dans ce
chapitre.
Malgré tous ces avantages, la POO peut paraître difficile à aborder pour le débutant, spécialement dans la conception
des programmes / algorithmes. Elle nécessite donc la lecture de nombreux exemples, mais surtout beaucoup de pratique.
Bien structurer ses programmes en POO est un véritable art. Il existe même des langages qui formalisent la construction de
programmes orientés objets, par exemple le langage UML 1.
Dans ce chapitre nous allons vous présenter une introduction à la POO avec Python. Nous vous donnerons tous les éléments
pour démarrer la construction de vos premières classes.
Après la lecture de ce chapitre, vous verrez d’un autre œil de nombreux exemples évoqués dans les chapitres précédents,
et vous comprendrez sans doute de nombreuses subtilités qui avaient pu vous paraître absconses.
Enfin, il est vivement recommandé de lire ce chapitre avant d’aborder le chapitre 20 Fenêtres graphiques et Tkinter.
19.1 Construction d’une classe
Nous allons voir dans cette rubrique comment définir une classe en reprenant notre exemple sur le citron que nous allons
faire évoluer et complexifier. Attention, certains exemples sont destinés à vous montrer comment les classes fonctionnent
mais leur utilisation n’aurait pas de sens dans un vrai programme. Ainsi, nous vous donnerons plus loin dans ce chapitre les
pratiques recommandées.
1. https://fr.wikipedia.org/wiki/UML_(informatique)
191
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.1. Construction d’une classe
19.1.1 La classe minimale
En Python, le mot-clé class permet de créer sa propre classe, suivi du nom de cette classe. On se souvient, un nom
de classe commence toujours par une majuscule (voir le chapitre 15 Bonnes pratiques en programmation Python). Comme
d’habitude, cette ligne attend un bloc d’instructions indenté définissant le corps de la classe. Voyons un exemple simple dans
l’interpréteur :
1>> > class Cit ron :
2... pass
3...
4>>> Citron
5<class '_ _m ai n_ _ . Cit ron '>
6>> > ty pe ( Citr on )
7<class 'type '>
8>>> citron1 = Citron ()
9>>> citron1
10 < __m ai n_ _ . C itr on o bj ect at 0 x 7f f2 193a 20 f0 >
11 >>>
Ligne 1. La classe Citron est définie. Pas besoin de parenthèses comme avec les fonctions dans un cas simple comme
celui-là (nous verrons d’autres exemples plus loin où elles sont nécessaires).
Ligne 2. La classe ne contient rien, mais il faut mettre au moins une ligne, on met donc ici le mot-clé Python pass qui ne
fait rien (comme dans une fonction qui ne fait rien).
Lignes 4 et 5. Quand on tape le nom de notre classe Citron, Python nous indique que cette classe est connue.
Lignes 6 et 7. Lorsqu’on regarde le type de notre classe Citron, Python nous indique qu’il s’agit d’un type au même titre
que type(int). Nous avons donc créé un nouveau type!
Ligne 8. On crée une instance de la classe Citron, c’est-à-dire qu’on fabrique un représentant ou objet de la classe Citron
que nous nommons citron1.
Lignes 9 et 10. Lorsqu’on tape le nom de l’instance citron1, l’interpréteur nous rappelle qu’il s’agit d’un objet de type
Citron ainsi que son adresse en mémoire.
Il est également possible de vérifier qu’une instance est bien issue d’une classe donnée avec la fonction isinstance() :
1>> > i si ns ta nc e ( cit ron1 , Ci tr on )
2True
19.1.2 Ajout d’un attribut d’instance
Reprenons notre classe Citron et l’instance citron1 créée précédemment. Regardons les attributs et méthodes que cet
objet possède, puis tentons de lui ajouter un attribut :
1>> > di r ( ci tr on1 )
2['__class__ ','__delattr__ ','__dict__ ', [...] , '__weakref__ ']
3>> > cit ron1 . c ouleur = " jaun e "
4>> > di r ( ci tr on1 )
5['__class__ ','__delattr__ ','__dict__ ', [...] , '__weakref__ ','couleur ']
6>>> citron1.couleur
7'jaune '
Lignes 1 et 2. L’objet possède de nombreuses méthodes ou attributs qui commencent et qui se terminent par deux caractères
underscores. On se souvient que les underscores indiquent qu’il s’agit de méthodes ou attributs destinés au fonctionnement
interne de l’objet. Nous reviendrons sur certains d’entre-eux dans la suite.
Ligne 3. Ici on ajoute un attribut .couleur à l’instance citron1. Notez bien la syntaxe instance.attribut et le point
qui lie les deux.
Lignes 4 à 5. La fonction dir() nous montre que l’attribut .couleur a bien été ajouté à l’objet.
Lignes 6. La notation instance.attribut donne accès à l’attribut de l’objet.
L’attribut nommé .__dict__ est particulièrement intéressant. Il s’agit d’un dictionnaire qui listera les attributs créés
dynamiquement dans l’instance en cours :
1>>> citron1 = Citron ()
2>> > cit ron1 . _ _dic t__
3{}
4>> > cit ron1 . c ouleur = " jaun e "
5>> > cit ron1 . _ _dic t__
6{'couleur ':'jaune '}
L’ajout d’un attribut depuis l’extérieur de la classe (on parle aussi du côté « client ») avec une syntaxe instance.nouvel_attribut
= valeur, créera ce nouvel attribut uniquement pour cette instance :
192 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.1. Construction d’une classe Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
1citron1 = Citron ()
2citron1 . cou leur = " jaun e "
3>> > cit ron1 . _ _dic t__
4{'couleur ':'jaune '}
5>>> citron2 = Citron ()
6>> > cit ron2 . _ _dic t__
7{}
Si on crée une nouvelle instance de Citron, ici citron2, elle n’aura pas l’attribut
couleur à sa création.
Définition
Une variable ou attribut d’instance est une variable accrochée à une instance et qui est spécifique à cette instance. Cet
attribut n’existe donc pas forcément pour toutes les instances d’une classe donnée, et d’une instance à l’autre il ne pren-
dra pas forcément la même valeur. On peut retrouver tous les attributs d’instance d’une instance donnée avec une syntaxe
instance.__dict__.
L’instruction del fonctionne bien sûr pour détruire un objet (par exemple
del citron1), mais permet également de détruire un attribut d’instance. Si on reprend notre exemple citron1 ci-dessus :
1>> > cit ron1 . _ _dic t__
2{'couleur ':'jaune '}
3>>> del citron1.couleur
4>> > cit ron1 . _ _dic t__
5{}
Dans la suite on montrera du code à tester dans un script, n’hésitez pas comme d’habitude à le tester vous-même.
19.1.3 Les attributs de classe
Si on ajoute une variable dans une classe comme on créait une variable locale dans une fonction, on crée ce qu’on appelle
un attribut de classe :
1cl ass Citron :
2couleur = " jau ne "
Définition
Une variable de classe ou attribut de classe est un attribut qui sera identique pour chaque instance. On verra plus bas
que de tels attributs suivent des règles différentes par rapport aux attributs d’instance.
À l’extérieur ou à l’intérieur d’une classe, un attribut de classe peut se retrouver avec une syntaxe NomClasse.attribut :
1pr int ( C itron . co uleu r )
Ce code affiche jaune. L’attribut de classe est aussi visible depuis n’importe quelle instance :
1cl ass Citron :
2couleur = " jau ne "
3
4
5if __name__ == "__main__ ":
6citron1 = Citron ()
7pr int ( citron1 . couleur )
8citron2 = Citron ()
9pr int ( citron2 . couleur )
L’exécution de ce code affichera :
1jaune
2jaune
Attention
Même si on peut retrouver un attribut de classe avec une syntaxe instance.attribut, un tel attribut ne peut pas être
modifié avec une syntaxe
instance.attribut = nouvelle_valeur (voir la rubrique Différence entre les attributs de classe et d’instance).
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 193
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.1. Construction d’une classe
19.1.4 Les méthodes
Dans notre classe on pourra aussi ajouter des fonctions.
Définition
Une fonction définie au sein d’une classe est appelée méthode. Pour exécuter une méthode à l’extérieur de la classe, la
syntaxe générale est instance.méthode(). En général, on distingue attributs et méthodes (comme nous le ferons systé-
matiquement dans ce chapitre). Toutefois il faut garder à l’esprit qu’une méthode est finalement un objet de type fonction.
Ainsi, elle peut être vue comme un attribut également, concept que vous croiserez peut-être en consultant de la documentation
externe.
Voici un exemple d’ajout d’une fonction, ou plus exactement d’une méthode, au sein d’une classe (attention à l’indenta-
tion!) :
1cl ass Citron :
2def c ouco u ( sel f ):
3print (" Coucou , je suis la mth . coucou () dans la classe Citron !")
4
5
6if __name__ == "__main__ ":
7citron1 = Citron ()
8citron1 . couco u ()
Lignes 2 et 3. On définit une méthode nommée .coucou() qui va afficher un petit message. Attention, cette méthode
prend obligatoirement un argument que nous avons nommé ici self. Nous verrons dans les deux prochaines rubriques la
signification de ce self. Si on a plusieurs méthodes dans une classe, on saute toujours une ligne entre elles afin de faciliter la
lecture (comme pour les fonctions).
Ligne 7 et 8. On crée l’instance citron1 de la classe Citron, puis on exécute la méthode .coucou() avec une syntaxe
instance.méthode().
Une méthode étant une fonction, elle peut bien sûr retourner une valeur :
1cl ass Citron :
2def r ec up _s av eu r ( self ):
3re turn " a cide "
4
5
6if __name__ == "__main__ ":
7citron1 = Citron ()
8sav eu r_cit ro n1 = citron1 . re cup_s aveur ()
9print(saveur_citron1)
Vous l’aurez deviné, ce code affichera acide à l’écran. Comme pour les fonctions, une valeur retournée par une méthode
est récupérable dans une variable, ici saveur_citron1.
19.1.5 Le constructeur
Lors de l’instanciation d’un objet à partir d’une classe, il peut être intéressant de lancer des instructions comme par exemple
initialiser certaines variables. Pour cela, on ajoute une méthode spéciale nommée .__init__() : cette méthode s’appelle le
« constructeur » de la classe. Il s’agit d’une méthode spéciale dont le nom est entouré de doubles underscores : en effet, elle
sert au fonctionnement interne de notre classe, et sauf cas extrêmement rare, elle n’est pas supposée être lancée comme une
fonction classique par l’utilisateur de la classe. Ce constructeur est exécuté à chaque instanciation de notre classe, et ne renvoie
pas de valeur, il ne possède donc pas de return.
Remarque
Pour les débutants, vous pouvez sauter cette remarque. Certains auteurs préfèrent nommer .__init__() « instantiateur
» ou « initialisateur », pour signifier qu’il existe une autre méthode appelée .__new__() qui participe à la création d’une
instance. Vous n’avez bien sûr pas à retenir ces détails pour continuer la lecture de ce chapitre, retenez simplement que nous
avons décidé de nommer la méthode .__init__() « constructeur » dans cet ouvrage.
Pour bien comprendre comment cela fonctionne, nous allons suivre un exemple simple avec le site Python Tutor 2(déjà
2. http://www.pythontutor.com
194 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.1. Construction d’une classe Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
FIGURE 19.1 – Fonctionnement d’un constructeur (étape 1).
FIGURE 19.2 – Fonctionnement d’un constructeur (étape 2).
utilisé dans les chapitres 9 et 12 sur les fonctions). N’hésitez pas à copier/coller ce code dans Python Tutor pour le tester
vous-même :
1cl ass Citron :
2def _ _i nit_ _ ( self ):
3se lf . cou leur = " jaune "
4
5
6if __name__ == "__main__ ":
7citron1 = Citron ()
8pr int ( citron1 . couleur )
Étape 1 (voir figure 19.1). Au départ, Python Tutor nous montre que la classe Citron a été mise en mémoire, elle contient
pour l’instant la méthode .__init__().
Étape 2 (voir figure 19.2). Nous créons ensuite l’instance citron1 à partir de la classe Citron. Notre classe Citron
contenant une méthode .__init__() (le constructeur), celle-ci est immédiatement exécutée au moment de l’instanciation.
Cette méthode prend un argument nommé self : cet argument est obligatoire. Il s’agit en fait d’une référence vers l’instance
en cours (instance que nous appellerons citron1 de retour dans le programme principal, mais cela serait vrai pour n’importe
quel autre nom d’instance). Python Tutor nous indique cela par une flèche pointant vers un espace nommé Citron instance.
La signification du self est expliquée en détail dans la rubrique suivante.
Étape 3 (voir figure 19.3). Un nouvel attribut est créé s’appelant self.couleur. La chaîne de caractères couleur est ainsi
« accrochée » (grâce au caractère point) à l’instance en cours référencée par le self.Python Tutor nous montre cela par une
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 195
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.1. Construction d’une classe
FIGURE 19.3 – Fonctionnement d’un constructeur (étape 3).
FIGURE 19.4 – Fonctionnement d’un constructeur (étape 4).
flèche qui pointe depuis le self vers la variable couleur (qui se trouve elle-même dans l’espace nommé Citron instance).
Si d’autres attributs étaient créés, ils seraient tous répertoriés dans cet espace Citron instance. Vous l’aurez compris,
l’attribut couleur est donc une variable d’instance (voir rubrique Ajout d’un attribut d’instance ci-dessus). La méthode
.__init__() étant intrinsèquement une fonction, Python Tutor nous rappelle qu’elle ne renvoie rien (d’où le None dans la
case Return value) une fois son exécution terminée. Et comme avec les fonctions classiques, l’espace mémoire contenant les
variables locales à cette méthode va être détruit une fois son exécution terminée.
Étape 4 (voir figure 19.4). De retour dans le programme principal, Python Tutor nous indique que citron1 est une
instance de la classe Citron par une flèche pointant vers l’espace Citron instance. Cette instance contient un attribut
nommé couleur auquel on accéde avec la syntaxe citron1.couleur dans le print(). Notez que si l’instance s’était
appelée enorme_citron, on aurait utilisé enorme_citron.couleur pour accéder à l’attribut couleur.
Conseil
Dans la mesure du possible, nous vous conseillons de créer tous les attributs d’instance dont vous aurez besoin dans le
constructeur .__init__() plutôt que dans toute autre méthode. Ainsi ils seront visibles dans toute la classe dès l’instancia-
tion.
196 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.1. Construction d’une classe Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
19.1.6 Passage d’argument(s) à l’instanciation
Lors de l’instanciation, il est possible de passer des arguments au constructeur. Comme pour les fonctions, on peut passer
des arguments positionnels ou par mot-clé et en créer autant que l’on veut (voir chapitre 9 Fonctions). Voici un exemple :
1cl ass Citron :
2def _ _ini t__ ( self , masse , cou leur =" ja une "):
3self . masse = masse
4self.couleur = couleur
5
6
7if __name__ == "__main__ ":
8citron1 = Citron (100)
9print (" citron1 :" , cit ron1 . __di ct__ )
10 citron2 = Citron (150 , couleur =" blanc ")
11 print (" citron2 :" , cit ron2 . __di ct__ )
On a ici un argument positionnel (masse) et un autre par mot-clé (couleur). Le code donnera la sortie suivante :
1citron1: {'masse ': 100 , 'couleur ':'jaune '}
2citron2: {'masse ': 150 , 'couleur ':'blanc '}
19.1.7 Mieux comprendre le rôle du self
Cette rubrique va nous aider à mieux comprendre le rôle du self à travers quelques exemples simples. Regardons le code
suivant dans lequel nous créons une nouvelle méthode .affiche_attributs() :
1cl ass Citron :
2def _ _ini t__ ( self , couleur =" ja une "):
3self.couleur = couleur
4var = 2
5
6def af fi ch e_ at tri bu ts ( s elf ):
7pr int ( self )
8pr int ( self . c oule ur )
9pr int ( var )
10
11
12 if __name__ == "__main__ ":
13 citron1 = Citron ()
14 citron1 . affi ch e_ attrib ut s ()
Ligne 3. On crée l’attribut couleur que l’on accroche à l’instance avec le self.
Ligne 4. Nous créons cette fois-ci une variable var sans l’accrocher au self.
Ligne 6. Nous créons une nouvelle méthode dans la classe Citron qui se nomme
.affiche_attributs(). Comme pour le constructeur, cette méthode prend comme premier argument une variable obliga-
toire, que nous avons à nouveau nommée self. Il s’agit encore une fois d’une référence vers l’objet ou instance créé(e). On
va voir plus bas ce qu’elle contient exactement.
Attention
On peut appeler cette référence comme on veut, toutefois nous vous conseillons vivement de l’appeler self car c’est une
convention générale en Python. Ainsi, quelqu’un qui lira votre code comprendra immédiatement de quoi il s’agit.
Ligne 7. Cette ligne va afficher le contenu de la variable self.
Lignes 8 et 9. On souhaite que notre méthode .affiche_attributs() affiche ensuite l’attribut de classe .couleur ainsi
que la variable var créée dans le constructeur .__init__().
L’exécution de ce code donnera :
1$ python class e_exem ple1 .py
2< __m ai n_ _ . C itr on o bj ect at 0 x 7f 4e 5fb7 14 38 >
3jaune
4Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
5File " c lasse _exemp le1 . py", line 14 , in < module >
6citron1 . affi ch e_ attrib ut s ()
7File " c lasse _exemp le1 . py", line 9, in a ffiche _attri buts
8pr int ( var )
9Nam eErr or : name 'var 'is not defined
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 197
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.1. Construction d’une classe
Ligne 2. La méthode .affiche_attributs() montre que le self est bien une référence vers l’instance (ou objet)
citron1 (ou vers n’importe quelle autre instance, par exemple si on crée citron2 = Citron() le self sera une référence
vers citron2).
Ligne 3. La méthode .affiche_attributs() affiche l’attribut .couleur qui avait été créé précédemment dans le
constructeur. Vous voyez ici l’intérêt principal de l’argument self passé en premier à chaque méthode d’une classe : il «
accroche » n’importe quel attribut qui sera visible partout dans la classe, y compris dans une méthode où il n’a pas été défini.
Lignes 4 à 9. La création de la variable var dans la méthode .__init__() sans l’accrocher à l’objet self fait qu’elle
n’est plus accessible en dehors de .__init__(). C’est exactement comme pour les fonctions classiques, var est finalement
une variable locale au sein de la méthode .__init__() et n’est plus visible lorsque l’exécution de cette dernière est terminée
(cf. chapitres 9 et 12 sur les fonctions). Ainsi, Python renvoie une erreur car var n’existe pas lorsque .affiche_attributs()
est en exécution.
En résumé, le self est nécessaire lorsqu’on a besoin d’accéder à différents attributs dans les différentes méthodes d’une
classe. Le self est également nécessaire pour appeler une méthode de la classe depuis une autre méthode :
1cl ass Citron :
2def _ _ini t__ ( self , couleur =" ja une "):
3self.couleur = couleur
4se lf . a ff ic he _m es sa ge ()
5
6def af fi ch e_ me ss ag e ( se lf ):
7pr int (" Le cit ron c 'est trop bon !")
8
9
10 if __name__ == "__main__ ":
11 citron1 = Cit ron (" j aun e p âle ")
Ligne 4. Nous appelons ici la méthode .affiche_message() depuis le constructeur. Pour appeler cette méthode interne
à la classe Citron, on doit utiliser une syntaxe self.méthode(). Le self sert donc pour accéder aux attributs mais aussi
aux méthodes, ou plus généralement à tout ce qui est accroché à la classe.
Lignes 6 et 7. La méthode .affiche_message() est exécutée. On peut se poser la question Pourquoi passer l’argument
self à cette méthode alors qu’on ne s’en sert pas dans celle-ci?
Attention
Même si on ne se sert d’aucun attribut dans une méthode, l’argument self (ou quel que soit son nom) est strictement
obligatoire. En fait, la notation citron1.affiche_message() est équivalente à Citron.affiche_message(citron1).
Testez les deux pour voir! Dans cette dernière instruction, on appelle la méthode accrochée à la classe Citron et on lui
passe explicitement l’instance citron1 en tant qu’argument. La notation citron1.affiche_message() contient donc en
filigrane un argument, à savoir, la référence vers l’instance citron1 que l’on appelle self au sein de la méthode.
Conseil : c’est la première notation citron1.affiche_attributs() (ou plus généralement instance.méthode()),
plus compacte, qui sera toujours utilisée.
Ligne 11. On crée l’instance citron1 en lui passant l’argument "jaune pâle". La variable d’instance couleur prendra
ainsi cette valeur au lieu de celle par défaut ("jaune"). À noter, l’instanciation affichera le message Le citron c'est trop
bon ! puisque la méthode .affiche_attributs() est appelée dans le constructeur .__init__().
Afin de bien comprendre les différentes étapes des codes de cette rubrique, nous vous conseillons de les retester de votre
côté dans Python Tutor.
19.1.8 Différence entre les attributs de classe et d’instance
On a vu ci-dessus comment créer un attribut de classe, il suffit de créer une variable au sein de la classe (en dehors de toute
méthode). En général, les attributs de classe contiennent des propriétés générales à la classe puisqu’ils vont prendre la même
valeur quelle que soit l’instance.
Au contraire, les attributs d’instance sont spécifiques à chaque instance. Pour en créer, on a vu qu’il suffisait de les
initialiser dans la méthode .__init__() en utilisant une syntaxe self.nouvel_attribut = valeur. On a vu aussi dans
la rubrique Ajout d’un attribut d’instance que l’on pouvait ajouter un attribut d’instance de l’extérieur avec une syntaxe
instance.nouvel_attribut = valeur .
Bien que les deux types d’attributs soient fondamentalement différents au niveau de leur finalité, il existe des similitudes
lorsqu’on veut accéder à leur valeur. Le code suivant illustre cela :
198 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.1. Construction d’une classe Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
FIGURE 19.5 – Illustration de la signification des attributs de classe et d’instance avec Python Tutor.
1cl ass Citron :
2forme = " ellipso ïde " # attribut de classe
3saveur = " acide " # attribut de classe
4
5def _ _ini t__ ( self , couleur =" ja une " , taille =" standa rd ", masse =0):
6self . couleur = couleur # attribut d'instance
7self . taille = taille # attrib ut d'instance
8self . masse = masse # attribut d 'i nsta nce ( masse en gram me )
9
10 def augmen te_mas se ( self , valeur ):
11 se lf . ma sse += va leur
12
13
14 if __name__ == "__main__ ":
15 citron1 = Citron ()
16 pr int (" Attribu ts de c lasse :" , citron1 . forme , cit ron1 . sav eur )
17 print (" Attributs d 'inst ance :" , citron1 . taille , c itron1 . couleur ,
18 citron1 . masse )
19 citron1 . augm en te_ma ss e (100)
20 print (" Attributs d 'inst ance :" , citron1 . taille , c itron1 . couleur ,
21 citron1 . masse )
Lignes 2 et 3. Nous créons deux variables de classe qui seront communes à toutes les instances (disons qu’un citron sera
toujours ellipsoïde et acide!).
Lignes 6 à 8. Nous créons trois variables d’instance qui seront spécifiques à chaque instance (disons que la taille, la couleur
et la masse d’un citron peuvent varier !), avec des valeurs par défaut.
Lignes 10 et 11. On crée une nouvelle méthode .augmente_masse() qui augmente l’attribut d’instance .masse.
Ligne 14 à 21. Dans le programme principal, on instancie la classe Citron sans passer d’argument (les valeurs par défaut
"jaune","standard" et 0seront donc prises), puis on imprime les attributs.
La figure 19.5 montre l’état des variables après avoir exécuté ce code grâce au site Python Tutor 3.
Python Tutor montre bien la différence entre les variables de classe forme et saveur qui apparaissent directement dans
les attributs de la classe Citron lors de sa définition et les trois variables d’instance couleur,taille et masse qui sont liées
à l’instance citron1. Pour autant, on voit dans la dernière instruction print() qu’on peut accéder de la même manière aux
variables de classe ou d’instance, lorsqu’on est à l’extérieur, avec une syntaxe instance.attribut.
Au sein des méthodes, on accède également de la même manière aux attributs de classe ou d’instance, avec une syntaxe
self.attribut :
1cl ass Citron :
2saveur = " acide " # attribut de classe
3. http://www.pythontutor.com
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 199
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.1. Construction d’une classe
3
4def _ _ini t__ ( self , couleur =" ja une "):
5self . couleur = couleur # attribut d'instance
6
7def af fi ch e_ at tri bu ts ( s elf ):
8pr int (f" a tt ribu t de cl asse : { s elf . s aveu r }" )
9pr int ( f" at tribu t d 'in stan ce : { s elf . c ou leur }")
10
11
12 if __name__ == "__main__ ":
13 citron1 = Citron ()
14 citron1 . affi ch e_ attrib ut s ()
Ce code va afficher la phrase :
1att ribu t de clas se : acide
2attribut d'ins tanc e : jaune
En résumé, qu’on ait des attributs de classe ou d’instance, on peut accéder à eux de l’extérieur par instance.attribut
et de l’intérieur par self.attribut.
Qu’en est-il de la manière de modifier ces deux types d’attributs? Les attributs d’instance peuvent se modifier sans pro-
blème de l’extérieur avec une syntaxe instance.attribut_d_instance = nouvelle_valeur et de l’intérieur avec une
syntaxe self.attribut_d_instance = nouvelle_valeur. Ce n’est pas du tout le cas avec les attributs de classe.
Attention
Les attributs de classe ne peuvent pas être modifiés ni à l’extérieur d’une classe via une syntaxe instance.attribut_de_classe
= nouvelle_valeur, ni à l’intérieur d’une classe via une syntaxe self.attribut_de_classe = nouvelle_valeur.
Puisqu’ils sont destinés à être identiques pour toutes les instances, cela est logique de ne pas pouvoir les modifier via une
instance. Les attributs de classe Python ressemblent en quelque sorte aux attributs statiques du C++.
Regardons l’exemple suivant illustrant cela :
1cl ass Citron :
2sa veur = " ac ide "
3
4if __name__ == "__main__ ":
5citron1 = Citron ()
6pr int ( c itro n1 . saveu r )
7cit ron1 . sav eur = " su cr ée"
8pr int ( c itro n1 . saveu r ) # on re gard e ici avec Py tho n Tut or
9del c itro n1 . saveu r
10 pr int ( c itro n1 . saveu r ) # on re gard e ici avec Py tho n Tut or
11 del c itro n1 . saveu r
À la ligne 7, on pourrait penser qu’on modifie l’attribut de classe saveur avec une syntaxe instance.attribut_de_classe
= nouvelle_valeur. Que se passe-t-il exactement? La figure 19.7 nous montre l’état des variables grâce au site Python Tu-
tor. Celui-ci indique que la ligne 7 a en fait créé un nouvel attribut d’instance citron1.saveur (contenant la valeur sucrée)
qui est bien distinct de l’attribut de classe auquel on accédait avant par le même nom! Tout ceci est dû à la manière dont Python
gère les espaces de noms (voir rubrique Espaces de noms). Dans ce cas, l’attribut d’instance est prioritaire sur l’attribut de
classe.
À la ligne 9, on détruit finalement l’attribut d’instance citron1.saveur qui contenait la valeur sucrée.Python Tutor
nous montre que citron1.saveur n’existe pas dans l’espace Citron instance qui est vide; ainsi, Python utilisera l’attribut
de classe .saveur qui contient toujours la valeur acide (cf. figure 19.7).
La ligne 11 va tenter de détruire l’attribut de classe .saveur. Toutefois, Python interdit cela, ainsi l’erreur suivante sera
générée :
1Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
2Fi le "./ t est . py " , l ine 10 , in < modu le >
3del ( citr on1 . sa veur )
4AttributeError: saveur
En fait, la seule manière de modifier un attribut de classe est d’utiliser une syntaxe
NomClasse.attribut_de_classe = nouvelle_valeur,
dans l’exemple ci-dessus cela aurait été Citron.saveur = "sucrée". De même, pour sa destruction, il faudra utiliser la
même syntaxe : del Citron.saveur.
Conseil
200 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.1. Construction d’une classe Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
FIGURE 19.6 – Illustration avec Python Tutor de la non destruction d’un attribut de classe (étape 1).
FIGURE 19.7 – Illustration avec Python Tutor de la non destruction d’un attribut de classe (étape 2).
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 201
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.2. Espace de noms
Même si on peut modifier un attribut de classe, nous vous déconseillons de le faire. Une utilité des attributs de classe
est par exemple de définir des constantes (mathématique ou autre), donc cela n’a pas de sens de vouloir les modifier! Il est
également déconseillé de créer des attributs de classe avec des objets modifiables comme des listes et des dictionnaires, cela
peut avoir des effets désastreux non désirés. Nous verrons plus bas un exemple concret d’attribut de classe qui est très utile, à
savoir le concept d’objet de type property.
Si vous souhaitez avoir des attributs modifiables dans votre classe, créez plutôt des attributs d’instance dans le .__init__().
19.2 Espace de noms
Nous faisons ici une petite digression sur le concept d’espace de noms, car il est important de bien le comprendre lorsqu’on
étudie les classes. Nous avons déjà croisé ce concept à plusieurs reprises. D’abord dans le chapitre 12 Plus sur les fonctions,
puis dans le chapitre 14 Création de modules, et maintenant dans ce chapitre. De quoi s’agit-il?
Définition
Dans la documentation officielle 4, un espace de noms est défini comme suit : « a namespace is a mapping from names to
objects ». Un espace de noms, c’est finalement une correspondance entre des noms et des objets. Un espace de noms peut être
vu aussi comme une capsule dans laquelle on trouve des noms d’objets. Par exemple, le programme principal ou une fonction
représentent chacun un espace de noms, un module aussi, et bien sûr une classe ou l’instance d’une classe également.
Différents espaces de noms peuvent contenir des objets de même nom sans que cela ne pose de problème. Parce qu’ils sont
chacun dans un espace différent, ils peuvent cohabiter sans risque d’écrasement de l’un par l’autre. Par exemple, à chaque
fois que l’on appelle une fonction, un espace de noms est créé pour cette fonction. Python Tutor nous montre cet espace
sous la forme d’une zone dédiée (voir les chapitres 9 et 12 sur les fonctions). Si cette fonction appelle une autre fonction, un
nouvel espace est créé, bien distinct de la fonction appelante (ce nouvel espace peut donc contenir un objet de même nom).
En définitive, ce qui va compter, c’est de savoir quelles règles Python va utiliser pour chercher dans les différents espaces de
noms pour finalement accéder à un objet.
Nous allons dans cette rubrique refaire le point sur ce que l’on a appris dans cet ouvrage sur les espaces de noms en Python,
puis se pencher sur les spécificités de ce concept dans les classes.
19.2.1 Rappel sur la règle LGI
Comme vu dans le chapitre 9 Fonctions, la règle LGI peut être résumée ainsi : Local > Global > Interne. Lorsque Python
rencontre un objet, il utilise cette règle de priorité pour accéder à la valeur de celui-ci. Si on est dans une fonction (ou une
méthode), Python va d’abord chercher l’espace de noms local à cette fonction. S’il ne trouve pas de nom il va ensuite chercher
l’espace de noms du programme principal (ou celui du module), donc des variables globales s’y trouvant. S’il ne trouve pas
de nom, il va chercher dans les commandes internes à Python (on parle des Built-in Functions 5et des Built-in Constants 6).
Si aucun objet n’est trouvé, Python renvoie une erreur.
19.2.2 Gestion des noms dans les modules
Les modules représentent aussi un espace de noms en soi. Afin d’illustrer cela, jetons un coup d’œil à ce programme
test_var_module.py :
1import mod
2
3i = 1000000
4j = 2
5
6pr in t (" D ans prog p rin ci pa l i :" , i )
7pr in t (" D ans prog p rin ci pa l j :" , j )
8
9mod . fct ()
10 mod . fc t2 ()
4. https://docs.python.org/fr/3/tutorial/classes.html#python-scopes-and-namespaces
5. https://docs.python.org/fr/3/library/functions.html%20comme%20par%20exemple%20%60print()%60
6. https://docs.python.org/fr/3/library/constants.html
202 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.2. Espace de noms Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
11
12 pr in t (" D ans prog p rin ci pa l i :" , i )
13 pr in t (" D ans prog p rin ci pa l j :" , j )
Le module mod.py contient les instructions suivantes :
1def fct ():
2i = -27478524
3pr in t (" D ans mo dule , i l oc al :" , i )
4
5
6def fct2 ():
7pr in t (" D ans mo dule , j g lo ba l :" , j )
8
9
10 i = 3.14
11 j = -76
L’exécution de test_var_module.py donnera :
1$ python ./ test_ var_mo dule .py
2Dans prog principal i: 1000000
3Dans prog p rincipa l j : 2
4Dans module , i local : -27478524
5Dans module , j globa l : -76
6Dans prog principal i: 1000000
7Dans prog p rincipa l j : 2
Lignes 3 et 4. On a bien les valeurs de iet jdéfinies dans le programme principal de test.py.
Lignes 9 et 10. Lorsqu’on exécute mod.fct(), la valeur de isera celle définie localement dans cette fonction. Lorsqu’on
exécute mod.fct2(), la valeur de jsera celle définie de manière globale dans le module.
Lignes 12 et 13. De retour dans notre programme principal, les variables iet jexistent toujours et n’ont pas été modifiées
par l’exécution de fonctions du module mod.py.
En résumé, lorsqu’on lance une méthode d’un module, c’est l’espace de noms de celui-ci qui est utilisé. Bien sûr, toutes
les variables du programme principal / fonction / méthode appelant ce module sont conservées telles quelles, et on les retrouve
intactes lorsque l’exécution de la fonction du module est terminée. Un module a donc son propre espace de noms qui est bien
distinct de tout programme principal / fonction / méthode appelant un composant de ce module. Enfin, les variables globales
créées dans notre programme principal ne sont pas accessibles dans le module lorsque celui-ci est en exécution.
19.2.3 Gestion des noms avec les classes
On vient de voir qu’un module avait son propre espace de noms, mais qu’en est-il des classes? En utilisant les exemples
vus depuis le début de ce chapitre, vous avez certainement la réponse. Une classe possède par définition son propre espace de
noms qui ne peut être en aucun cas confondu avec celui d’une fonction ou d’un programme principal. Reprenons un exemple
simple :
1cl ass Citron :
2def _ _ini t_ _ (self , saveu r =" a cid e ", c oule ur =" jaune "):
3self.saveur = saveur
4self.couleur = couleur
5print (" Dans __ init__ (), vous venez de créer un citron :" ,
6se lf . a ff ic he _a tt ri bu ts ())
7
8def af fi ch e_ at tri bu ts ( s elf ):
9re turn f "{ self . s aveu r }, { se lf . cou leur }"
10
11
12 if __name__ == "__main__ ":
13 sa veur = " sucr é e"
14 couleur = " ora nge "
15 pr int (f" D ans le pr og ramm e pr in cipal : { sav eur } , { cou leur }")
16 citron1 = Cit ron (" très ac ide ", " ja une fonc é ")
17 pr int (" Dans citron1 . a ff iche_a tt ributs ():" , cit ron1 . a ff iche_a tt ributs ())
18 pr int (f" D ans le pr og ramm e pr in cipal : { sav eur } , { cou leur }")
Lorsqu’on exécutera ce code, on obtiendra :
1Da ns le pro gr am me pri nc ip al : sucr ée , o ran ge
2Dans __init__ () , vous venez de cr é er un citron : très acide , jaune fonc é
3Da ns ci tron 1 . affi ch e_ at tr ib uts (): tr ès acide , jau ne fonc é
4Da ns le pro gr am me pri nc ip al : sucr ée , o ran ge
Les deux variables globales saveur et couleur du programme principal ne peuvent pas être confondues avec les va-
riables d’instance portant le même nom. Au sein de la classe, on utilisera pour récupérer ces dernières self.saveur et
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 203
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.2. Espace de noms
self.couleur. À l’extérieur, on utilisera instance.saveur et instance.couleur. Il n’y a donc aucun risque de confu-
sion possible avec les variables globales saveur et couleur, on accède à chaque variable de la classe avec un nom distinct
(qu’on soit à l’intérieur ou à l’extérieur de la classe).
Ceci est également vrai pour les méthodes. Si par exemple, on a une méthode avec un certain nom, et une fonction du
module principal avec le même nom, regardons ce qui se passe :
1cl ass Citron :
2def _ _i nit_ _ ( self ):
3se lf . cou leur = " jaune "
4self.affiche_coucou()
5affiche_coucou()
6
7def af fi ch e_ co uc ou ( self ):
8print (" Coucou interne !")
9
10
11 def affiche_coucou():
12 print (" Coucou externe ")
13
14
15 if __name__ == "__main__ ":
16 citron1 = Citron ()
17 citron1 . affi ch e_cou co u ()
18 affiche_coucou()
Lorsqu’on va exécuter le code, on obtiendra :
1Coucou interne !
2Coucou externe
3Coucou interne !
4Coucou externe
À nouveau, il n’y a pas de conflit possible pour l’utilisation d’une méthode ou d’une fonction avec le même nom. À
l’intérieur de la classe on utilise self.affiche_coucou() pour la méthode et affiche_coucou() pour la fonction. À
l’extérieur de la classe, on utilise instance.affiche_coucou() pour la méthode et affiche_coucou() pour la fonction.
Dans cette rubrique, nous venons de voir une propriété des classes extrêmement puissante : une classe crée automati-
quement son propre espace de noms. Cela permet d’encapsuler à l’intérieur tous les attributs et méthodes dont on a besoin,
sans avoir aucun risque de conflit de nom avec l’extérieur (variables locales, globales ou provenant de modules). L’utilisation
de classes évitera ainsi l’utilisation de variables globales qui, on l’a vu aux chapitres 9 et 12 sur les fonctions, sont à proscrire
absolument. Tout cela concourt à rendre le code plus lisible.
Dans le chapitre 20 Fenêtres graphiques et Tkinter, vous verrez une démonstration de l’utilité de tout encapsuler dans une
classe afin d’éviter les variables globales.
19.2.4 Gestion des noms entre les attributs de classe et d’instance
Si vous lisez cette rubrique sur l’espace de noms sans avoir lu ce chapitre depuis le début, nous vous conseillons vivement
de lire attentivement la rubrique Différence entre les attributs de classe et d’instance. La chose importante à retenir sur cette
question est la suivante : si un attribut de classe et un attribut d’instance ont le même nom, c’est l’attribut d’instance qui est
prioritaire.
Pour aller plus loin
Il existe d’autres règles concernant les espace de noms. L’une d’elle, que vous pourriez rencontrer, concerne la gestion des
noms avec des fonctions imbriquées. Et oui, Python autorise cela! Par exemple :
1def fonction 1 ():
2[...]
3
4def fct_dan s_fonc tion1 ():
5[...]
Là encore, il existe certaines règles de priorités d’accès aux objets spécifiques à ce genre de cas, avec l’apparition d’un
nouveau mot-clé nommé nonlocal. Toutefois ces aspects vont au-delà du présent ouvrage. Pour plus d’informations sur les
fonctions imbriquées et la directive nonlocal, vous pouvez consulter la documentation officielle 7.
D’autres subtilités concerneront la gestion des noms en cas de définition d’une nouvelle classe héritant d’une classe mère.
Ces aspects sont présentés dans la rubrique Héritage de ce chapitre.
7. https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#python-scopes-and-namespaces
204 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.3. Polymorphisme Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
19.3 Polymorphisme
Nous allons voir maintenant des propriétés très importantes des classes en Python, le polymorphisme dans cette rubrique
et l’héritage dans la suivante. Ces deux concepts donnent un surplus de puissance à la POO par rapport à la programmation
classique.
Commençons par le polymorphisme. Dans la vie, celui-ci évoque la capacité à prendre plusieurs apparences, qu’en est-il
en programmation?
Définition
En programmation, le polymorphisme est la capacité d’une fonction (ou méthode) à se comporter différemment en fonction
de l’objet qui lui est passé. Une fonction donnée peut donc avoir plusieurs définitions.
Prenons un exemple concret de polymorphisme : la fonction Python sorted() va trier par ordre ASCII si l’argument est
une chaîne de caractères, et elle va trier par ordre croissant lorsque l’argument est une liste d’entiers :
1>>> sorted("citron")
2['c','i','n','o','r','t']
3>> > s or te d ([ 1 , -67 , 42 , 0 , 81])
4[ -67 , 0 , 1 , 42 , 81]
Le polymorphisme est intimement lié au concept de redéfinition des opérateurs que nous avons déjà croisé à plusieurs
reprises dans ce livre.
Définition
La redéfinition des opérateurs est la capacité à redéfinir le comportement d’un opérateur en fonction des opérandes utilisées
(on rappelle dans l’expression 1+1,+est l’opérateur d’addition et les deux 1sont les opérandes).
Un exemple classique de redéfinition des opérateurs concerne l’opérateur +. Si les opérandes sont de type numérique, il
fait une addition, si elles sont des chaînes de caractère il fait une concaténation :
1>>> 2 + 2
24
3>>> " ti" + " ti"
4'titi '
Nous verrons dans la rubrique suivante sur l’héritage qu’il est également possible de redéfinir des méthodes d’une classe,
c’est-à-dire leur donner une nouvelle définition.
Comment Python permet-il ces prouesses que sont le polymorphisme et la redéfinition des opérateurs? Et bien, il utilise
des méthodes dites magiques.
Définition
Une méthode magique (magic method) est une méthode spéciale dont le nom est entouré de double underscores. Par
exemple, la méthode .__init__() est une méthode magique. Ces méthodes sont, la plupart du temps, destinées au fonc-
tionnement interne de la classe. Nombre d’entre elles sont destinées à changer le comportement de fonctions ou opérateurs
internes à Python avec les instances d’une classe que l’on a créée.
Nous allons prendre un exemple concret. Imaginons que suite à la création d’une classe, nous souhaitions que Python
affiche un message personnalisé lors de l’utilisation de la fonction print() avec une instance de cette classe. La méthode ma-
gique qui permettra cela est nommée .__str__() : elle redéfinit le comportement d’une instance avec la fonction print().
1class Citro nBasi que :
2def _ _ini t_ _ (self , cou leur =" jaune " , t aille =" stan dard "):
3se lf . cou leur = " jaune "
4self . taille = " st anda rd "
5
6
7class Citr onCo ol :
8def _ _ini t_ _ (self , cou leur =" jaune " , t aille =" stan dard "):
9self.couleur = couleur
10 self.taille = taille
11
12 def _ _str __ ( s elf ):
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 205
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.3. Polymorphisme
13 re turn (f " Vo tre c itro n es t de cou leur { self . c oule ur } "
14 f" et de tail le { self . ta ille }")
15
16
17 if __name__ == "__main__ ":
18 citron1 = CitronBasi que ()
19 pr int ( citron1 )
20 cit ron2 = Ci tr on Co ol (" j aune fo nc ée", " min us cule ")
21 pr int ( citron2 )
Lignes 1 à 4. Création d’une classe CitronBasique dans laquelle il n’y a qu’un constructeur.
Lignes 7 à 14. Création d’une classe CitronCool où nous avons ajouté la nouvelle méthode .__str__(). Cette dernière
renvoie une chaîne de caractères contenant la description de l’instance.
Lignes 18 à 21. On crée une instance de chaque classe, et on utilise la fonction print() pour voir leur contenu.
L’exécution de ce code affichera la sortie suivante :
1< __m ai n_ _ . C it ro nBa siq ue ob jec t at 0 x 7f fe 23 e717 b8 >
2Vo tr e c it ro n es t d e cou le ur j aun e f onc é e et d e ta il le m in us cu le 8 -)
L’utilisation de la fonction print() sur l’instance citron1 construite à partir de la classe CitronBasique affiche le
message abscons que nous avons déjà croisé. Par contre, pour l’instance citron2 de la classe CitronCool, le texte correspond
à celui retourné par la méthode magique .__str__(). Nous avons donc redéfini comment la fonction print() se comportait
avec une instance de la classe CitronCool. Notez que str(citron2) donnerait le même message que print(citron2).
Ce mécanisme pourra être reproduit avec de très nombreux opérateurs et fonctions de bases de Python. En effet, il existe
une multitude de méthodes magiques, en voici quelques unes :
—.__repr__() : redéfinit le message obtenu lorsqu’on tape le nom de l’instance dans l’interpréteur;
—.__add__() : redéfinit le comportement de l’opérateur +;
—.__mul__() : redéfinit le comportement de l’opérateur *;
—.__del__() : redéfinit le comportement de la fonction del.
Si on conçoit une classe produisant des objets séquentiels (comme des listes ou des tuples), il existe des méthodes magiques
telles que :
—.__len__() : redéfinit le comportement de la fonction len() ;
—.__getitem__() : redéfinit le comportement pour récupérer un élément;
—.__getslice__() : redéfinit le comportement avec les tranches.
Certaines méthodes magiques font des choses assez impressionnantes. Par exemple, la méthode .__call__() crée des
instances que l’on peut appeler comme des fonctions! Dans cet exemple, nous allons vous montrer que l’on peut ainsi créer
un moyen inattendu pour mettre à jour des attributs d’instance :
1class Citr onni er :
2def _ _ini t__ ( self , nb_ci trons , age ):
3se lf . nb _citro ns , self . age = n b_c itr ons , a ge
4
5def _ _cal l__ ( self , nb_ci trons , age ):
6se lf . nb _citro ns , self . age = n b_c itr ons , a ge
7
8def _ _str __ ( s elf ):
9re turn (f " Ce c it ro nnie r a { se lf . age } an s "
10 f" et { self . nb_ ci tr ons } c itro ns ")
11
12
13 if __name__ == "__main__ ":
14 cit ro nnier 1 = Ci tr onnie r (10 , 3)
15 print ( cit ronni er1 )
16 cit ro nnier 1 (30 , 4)
17 print ( cit ronni er1 )
À la ligne 16, on utilise une notation instance(arg1, arg2), ce qui va automatiquement appeler la méthode magique
.__call__() qui mettra à jour les deux attributs d’instance nbcitrons et age (lignes 5 et 6). Ce code affichera la sortie
suivante :
1Ce citronnier a 3 ans et 10 citrons
2Ce citronnier a 4 ans et 30 citrons
Pour aller plus loin
— Nous vous avons montré l’idée qu’il y avait derrière le polymorphisme, et avec cela vous avez assez pour vous jeter
à l’eau et commencer à construire vos propres classes. L’apprentissage de toutes les méthodes magiques va bien sûr
au-delà du présent ouvrage. Toutefois, si vous souhaitez aller plus loin, nous vous conseillons la page de Rafe Kettler 8
8. https://rszalski.github.io/magicmethods
206 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.4. Héritage Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
qui est particulièrement complète et très bien faite.
19.4 Héritage
19.4.1 Prise en main
L’héritage peut évoquer la capacité qu’ont nos parents à nous transmettre certains traits physiques ou de caractère (ne
dit-on pas, j’ai hérité ceci ou cela de ma mère ou de mon père?). Qu’en est-il en programmation?
Définition
En programmation, l’héritage est la capacité d’une classe d’hériter des propriétés d’une classe pré-existante. On parle de
classe mère et de classe fille. En Python, l’héritage peut être multiple lorsqu’une classe fille hérite de plusieurs classes mères.
En Python, lorsque l’on veut créer une classe héritant d’une autre classe, on ajoutera après le nom de la classe fille le nom
de la ou des classe(s) mère(s) entre parenthèses :
1cl ass M ere 1 :
2# contenu de la classe mère 1
3
4
5cl ass M ere 2 :
6# contenu de la classe mère 2
7
8
9cl ass F ille1 ( Me re1 ):
10 # contenu de la classe fille 1
11
12
13 cl as s F il le2 ( Mere1 , M ere2 ):
14 # contenu de la classe fille 2
Dans cet exemple, la classe Fille1 hérite de la classe Mere1 et la classe Fille2 hérite des deux classes Mere1 et Mere2.
Dans le cas de la classe Fille2, on parle d’héritage multiple. Voyons maintenant un exemple concret :
1cl ass M ere :
2def b onjo ur ( s elf ):
3return " Vous avez le bonjour de la classe mè re !"
4
5
6cl ass F ill e ( Mere ):
7def s alu t ( sel f ):
8return "Un salut de la classe fille !"
9
10
11 if __name__ == "__main__ ":
12 fille = Fille ()
13 pr int ( f ill e . sal ut ())
14 pr int ( f ill e . bonj our ())
Lignes 1 à 3. On définit une classe Mere avec une méthode .bonjour().
Lignes 6 à 8. On définit une classe Fille qui hérite de la classe Mere. Cette classe fille contient une nouvelle méthode
.salut().
Lignes 12 à 14. Après instanciation de la classe Fille, on utilise la méthode .salut(), puis la méthode .bonjour()
héritée de la classe mère.
Ce code affiche la sortie suivante :
1Un salut de la classe fille !
2Vous avez le bonjour de la classe m è re !
Nous commençons à entrevoir la puissance de l’héritage. Si on possède une classe avec de nombreuses méthodes et que
l’on souhaite en ajouter de nouvelles, il suffit de créer une classe fille héritant d’une classe mère.
En revenant à notre exemple, une instance de la classe Fille sera automatiquement une instance de la classe Mere.
Regardons dans l’interpréteur :
1>>> fille = Fille ()
2>> > isi ns ta nc e ( fille , F ille )
3True
4>> > isi ns ta nc e ( fille , M ere )
5True
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 207
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.4. Héritage
Si une méthode de la classe fille possède le même nom que celle de la classe mère, c’est la première qui prend la prio-
rité. Dans ce cas, on dit que la méthode est redéfinie (en anglais on parle de method overriding), tout comme on parlait de
redéfinition des opérateurs un peu plus haut. C’est le même mécanisme, car la redéfinition des opérateurs revient finalement à
redéfinir une méthode magique (comme par exemple la méthode .__add__() pour l’opérateur +).
Voyons un exemple :
1cl ass M ere :
2def b onjo ur ( s elf ):
3return " Vous avez le bonjour de la classe mè re !"
4
5
6cl ass F ille 2 ( Mer e ):
7def b onjo ur ( s elf ):
8return " Vous avez le bonjour de la classe fille !"
9
10
11 if __name__ == "__main__ ":
12 fille = Fille2 ()
13 pr int ( f ill e . bonj our ())
Ce code va afficher Vous avez le bonjour de la classe fille !. La méthode .bonjour() de la classe fille a
donc pris la priorité sur celle de la classe mère. Ce comportement provient de la gestion des espaces de noms par Python, il
est traité en détail dans la rubrique suivante.
Remarque
À ce point, nous pouvons faire une note de sémantique importante. Python utilise le mécanisme de redéfinition de méthode
(method overriding), c’est-à-dire qu’on redéfinit une méthode héritée d’une classe mère. Il ne faut pas confondre cela avec la
surcharge de fonction (function overloading) qui désigne le fait d’avoir plusieurs définitions d’une fonction selon le nombres
d’arguments et/ou leur type (la surcharge n’est pas supportée par Python contrairement à d’autres langages orientés objet).
19.4.2 Ordre de résolution des noms
Vous l’avez compris, il y aura un ordre pour la résolution des noms d’attributs ou de méthodes en fonction du ou des
héritage(s) de notre classe (à nouveau, cela provient de la manière dont Python gère les espaces de noms). Prenons l’exemple
d’une classe déclarée comme suit class Fille(Mere1, Mere2):. Si on invoque un attribut ou une méthode sur une instance
de cette classe, Python cherchera d’abord dans la classe Fille. S’il ne trouve pas, il cherchera ensuite dans la première classe
mère (Mere1 dans notre exemple). S’il ne trouve pas, il cherchera dans les ancêtres de cette première mère (si elle en a), et
ce en remontant la filiation (d’abord la grand-mère, puis l’arrière grand-mère, etc). S’il n’a toujours pas trouvé, il cherchera
dans la deuxième classe mère (Mere2 dans notre exemple) puis dans tous ses ancêtres. Et ainsi de suite, s’il y a plus de deux
classes mères. Bien sûr, si aucun attribut ou méthode n’est trouvé, Python renverra une erreur.
Il est en général possible d’avoir des informations sur l’ordre de résolution des méthodes d’une classe en évoquant la
commande help() sur celle-ci ou une de ses instances. Par exemple, nous verrons dans le chapitre suivant le module Tkinter,
imaginons que nous créions une instance de la classe principale du module Tkinter nommée Tk :
1>>> import tkinter as tk
2>> > rac ine = tk . Tk ()
En invoquant la commande help(racine), l’interpréteur nous montre :
1Help on class Tk in module tkinter :
2
3class Tk( Misc , Wm )
4| Toplevel widget of Tk which represe nts mostly the main window
5| of an app licat ion . It has an as sociated Tcl int erpre ter .
6|
7| Met hod re so luti on ord er :
8| Tk
9| Misc
10 | Wm
11 | bui ltin s . object
12 [...]
On voit tout de suite que la classe Tk hérite de deux autres classes Misc et Wm. Ensuite, le help indique l’ordre de résolution
des méthodes : d’abord la classe Tk elle-même, ensuite ses deux mères Misc puis Wm, et enfin une dernière classe nommée
builtins.object dont nous allons voir la signification maintenant.
208 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.4. Héritage Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
Remarque
En Python, il existe une classe interne nommée object qui est en quelque sorte la classe ancêtre de tous les objets. Toutes
les classes héritent de object.
Pour vous en convaincre, nous pouvons recréer une classe vide :
1>> > class Cit ron :
2... pass
Puis ensuite regarder l’aide sur l’une de ses instances :
1Help on class Citr on in mod ule __main__ :
2
3cl ass Citron ( b uilt ins . ob ject )
4| Data de sc ri ptors d efin ed here :
5|
6| __dict__
7| dic tiona ry for i nsta nce var iabl es ( if de fined )
8[...]
L’aide nous montre que Citron a hérité de builtins.object bien que nous ne l’ayons pas déclaré explicitement. Cela
se fait donc de manière implicite.
Remarque
Le module builtins possède toutes les fonctions internes à Python. Il est donc pratique pour avoir une liste de toutes ces
fonctions internes en un coup d’œil. Regardons cela avec les deux instructions import builtins puis dir(builtins) :
1>>> import builtins
2>> > di r ( bu il ti ns )
3['ArithmeticError ','AssertionError ','AttributeError ', [...]
4'ascii ','bin ','bool ','bytearray ','bytes ','callable ','chr ', [...]
5'list ','locals ','map ','max ','memoryview ','min ','next ','object ', [...]
6'str ','sum ','super ','tuple ','type ','vars ','zip ']
Au début, on y trouve les exceptions commençant par une lettre majuscule (cf. chapitre 21 Remarques complémen-
taires pour la définition d’une exception), puis les fonctions Python de base tout en minuscule. On retrouve par exemple
list ou str, mais il y a aussi object. Toutefois ces fonctions étant chargées de base dans l’interpréteur, l’importation de
builtins n’est pas obligatoire : par exemple list revient au même que builtins.list, ou object revient au même que
builtins.object.
En résumé, la syntaxe class Citron: sera équivalente à
class Citron(builtins.object):
ou à class Citron(object):.
Ainsi, même si on crée une classe Citron vide (contenant seulement une commande pass), elle possède déjà tout une
panoplie de méthodes héritées de la classe object. Regardez l’exemple suivant :
1>> > class Cit ron :
2... pass
3...
4>>> c = Citron()
5>> > di r (c )
6['__class__ ','__delattr__ ','__dict__ ','__dir__ ','__doc__ ','__eq__ ',
7'__format__ ','__ge__ ','__getattribute__ ','__gt__ ','__hash__ ',
8'__init__ ','__le__ ','__lt__ ','__module__ ','__ne__ ','__new__ ',
9'__reduce__ ','__reduce_ex__ ','__repr__ ','__setattr__ ','__sizeof__ ',
10 '__str__ ','__subclasshook__ ','__weakref__ ']
11 >>> o = object()
12 >> > di r (o )
13 ['__class__ ','__delattr__ ','__dir__ ','__doc__ ','__eq__ ','__format__ ',
14 '__ge__ ','__getattribute__ ','__gt__ ','__hash__ ','__init__ ','__le__ ',
15 '__lt__ ','__ne__ ','__new__ ','__reduce__ ','__reduce_ex__ ','__repr__ ',
16 '__setattr__ ','__sizeof__ ','__str__ ','__subclasshook__ ']
La quasi-totalité des attributs / méthodes de base de la classe Citron sont donc hérités de la classe object. Par exemple,
lorsqu’on instancie un objet Citron c = Citron(), Python utilisera la méthode .__init__() héritée de la classe object
(puisque nous ne l’avons pas définie dans la classe Citron).
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 209
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.4. Héritage
19.4.3 Un exemple concret d’héritage
Nous allons maintenant prendre un exemple un peu plus conséquent pour illustrer la puissance de l’héritage en programma-
tion. D’abord quelques mots à propos de la conception. Imaginons que nous souhaitions créer plusieurs classes correspondant
à nos fruits favoris, par exemple le citron (comme par hasard!), l’orange, le kaki, etc. Chaque fruit a ses propres particularités,
mais il y a aussi de nombreux points communs. Nous pourrions donc concevoir une classe Fruit permettant, par exemple,
d’instancier un fruit et ajouter des méthodes d’affichage commune à n’importe quel fruit, et ajouter (ou toute autre méthode)
pouvant être utilisée pour n’importe quel fruit. Nous pourrions alors créer des classes comme Citron,Orange, etc., héritant
de la classe Fruit et ainsi nous économiser des lignes de code identiques à ajouter pour chaque fruit. Regardons l’exemple
suivant que nous avons garni de print() pour bien comprendre ce qui se passe :
1cl ass F rui t :
2def __in it__ (self , taille = None , masse = None , saveur =None , forme = None ):
3print ("(2) Je suis dans le construc teur de la classe Fruit ")
4self.taille = taille
5self . masse = masse
6self.saveur = saveur
7self . forme = forme
8pr int (" Je viens de cr é er self . taille , self . masse , self . sa veur "
9" et self . fo rme ")
10
11 def affiche _cons eil ( self , type_fruit , conseil ):
12 print ("(2) Je suis dans la m é thode . a ffich e_con seil () de la "
13 " class e Fru it \n ")
14 re turn ( f" I nsta nce { typ e_fru it }\n"
15 f" taill e : { self . t aill e }, m asse : { self . ma sse }\ n "
16 f" saveu r : { self . s aveu r }, f orme : { self . fo rme }\ n "
17 f" co nsei l : { c onseil }\ n ")
18
19
20 cl ass C itron ( Fr uit ):
21 def __in it__ (self , taille = None , masse = None , saveur =None , forme = None ):
22 print ("(1) Je rentre dans le const ructeur de Citron , et je vais "
23 "appeler\n"
24 "le const ructeur de la classe mè re Fruit !")
25 Fr uit . _ _ini t__ ( self , taille , masse , saveur , f orm e )
26 print ("(3) J 'ai fini dans le construct eur de Citron , "
27 " les a tt ri bu ts sont :\ n "
28 f" self . t aill e : { self . t ail le } , s elf . m ass e : { self . mas se }\ n "
29 f" self . s aveu r : { self . s ave ur } , s elf . f orm e : { self . for me }\ n ")
30
31 def _ _str __ ( s elf ):
32 print ("(1) Je rentre dans la mé thode . __str__ () de la classe "
33 "Citron")
34 pr int (" Je vais lan cer la m é th ode . a ff ic he_ con se il () h é rit é e "
35 "de la classe Fruit ")
36 re tu rn se lf . a ffi ch e_c ons ei l (" C it ron " , " B on en ta rte : - p !" )
37
38
39 if __name__ == "__main__ ":
40 # On crée un citron .
41 citron1 = Cit ron ( tail le =" petit e ", s aveur =" aci de ",
42 fo rme =" ellipso ï de", masse =50)
43 pr int ( citron1 )
Lignes 1 à 9. On crée la classe Fruit avec son constructeur qui initialisera tous les attributs d’instance décrivant le fruit.
Lignes 11 à 17. Création d’une méthode .affiche_conseil() qui retourne une chaîne contenant le type de fruit, les
attributs d’instance du fruit, et un conseil de consommation.
Lignes 20 à 29. Création de la classe Citron qui hérite de la classe Fruit. Le constructeur de Citron prend les mêmes
arguments que ceux du constructeur de Fruit. La ligne 24 est une étape importante que nous n’avons encore jamais vue : l’ins-
truction Fruit.__init__() est un appel au constructeur de la classe mère (cf. explications plus bas). Notez bien que le pre-
mier argument passé au constructeur de la classe mère sera systématiquement l’instance en cours self. Le print() en lignes
26-29 illustre qu’après l’appel du constructeur de la classe mère tous les attributs d’instance (self.taille,self.poids,
etc.) ont bel et bien été créés.
Lignes 31 à 36. On définit la méthode .__str__() qui va modifier le comportement de notre classe avec print(). Celle-
ci fait également appel à une méthode hértitée de la classe mère nommée .affiche_conseil(). Comme on a l’a héritée,
elle est directement accessible avec un self.méthode() (et de l’extérieur ce serait instance.méthode()).
Lignes 39 à 43. Dans le programme principal, on instancie un objet Citron, puis on utilise print() sur l’instance.
L’exécution de ce code affichera la sortie suivante :
1(1) Je rentre dans le constructeur de Citron , et je vais appeler
210 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.4. Héritage Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
2le co nstructeu r de la classe mè re Fruit !
3(2) Je suis dans le con structeur de la classe Fruit
4Je vien s de cr éer self . tai lle , se lf . masse , s elf . s aveu r et s elf . f orme
5(3) J'ai fini dans le constructeu r de Citron , les attributs sont :
6se lf . ta ille : pe tite , s elf . m ass e : 50
7se lf . sa veur : acide , se lf . forme : el lips o ïde
8
9(1) Je rentre dans la mé thode . __str__ () de la classe Citron
10 Je vais lancer la mé thode . aff iche_ conseil () hérit é e de la classe Fruit
11 (2) Je suis dans la mé thode . affiche_conseil () de la classe Fruit
12
13 Instance Citron
14 ta ille : petite , mas se : 50
15 sa veur : acide , for me : ell ipso ï de
16 conseil : Bon en tarte : -p !
Prenez bien le temps de suivre ce code pas à pas pour bien en comprendre toutes les étapes.
Vous pourrez vous poser la question « Pourquoi utilise-t-on en ligne 24 la syntaxe Fruit.__init__() ?». Cette syntaxe
est souvent utilisée lorsqu’une classe hérite d’une autre classe pour faire appel au constructeur de la classe mère. La raison est
que nous souhaitons appeler une méthode de la classe mère qui a le même nom qu’une méthode de la classe fille. Dans ce cas,
si on utilisait self.__init__(), cela correspondrait à la fonction de notre classe fille Citron. En mettant systématiquement
une syntaxe
ClasseMere.__init__() on indique sans ambiguïté qu’on appelle le constructeur de la classe mère, en mettant expli-
citement son nom. Ce mécanisme est assez souvent utilisé dans le module Tkinter (voir chapitre 20) pour la construction
d’interfaces graphiques, nous en verrons de nombreux exemples.
Remarque
Si vous utilisez des ressources externes, il se peut que vous rencontriez une syntaxe super().__init__(). La fonction
Python interne super() appelle automatiquement la classe mère sans que vous ayez à donner son nom. Même si cela peut
paraître pratique, nous vous conseillons d’utiliser dans un premier temps la syntaxe
ClasseMere.__init__() qui est selon nous plus lisible (on voit explicitement le nom de la classe employée, même s’il y a
plusieurs classes mères).
Ce mécanisme n’est pas obligatoirement utilisé, mais il est très utile lorsqu’une classe fille a besoin d’initialiser des
attributs définis dans la classe mère. On le croise donc souvent car :
— Cela donne la garantie que toutes les variables de la classe mère sont bien initialisées. On réduit ainsi les risques de
dysfonctionnement des méthodes héritées de la classe mère.
— Finalement, autant ré-utiliser les « moulinettes » de la classe mère, c’est justement à ça que sert l’héritage! Au final,
on écrit moins de lignes de code.
Conseil
Pour les deux raisons citées ci-dessus, nous vous conseillons de systématiquement utiliser le constructeur de la classe mère
lors de l’instanciation.
Vous avez à présent bien compris le fonctionnement du mécanisme de l’héritage. Dans notre exemple, nous pourrions
créer de nouveaux fruits avec un minimum d’effort. Ceux-ci pourraient hériter de la classe mère Fruit à nouveau, et nous
n’aurions pas à réécrire les mêmes méthodes pour chaque fruit, simplement à les appeler. Par exemple :
1cl ass K aki ( F rui t ):
2def __in it__ (self , taille = None , masse = None , saveur =None , forme = None ):
3Fr uit . _ _ini t__ ( self , taille , masse , saveur , f orm e )
4
5def _ _str __ ( s elf ):
6re turn F rui t . aff ic he _c on se il ( self , " K aki " ,
7" Bon à m an ger cru , miam !")
8
9
10 cl ass O range ( Fr uit ):
11 def __in it__ (self , taille = None , masse = None , saveur =None , forme = None ):
12 Fr uit . _ _ini t__ ( self , taille , masse , saveur , f orm e )
13
14 def _ _str __ ( s elf ):
15 re turn Fruit . a ff iche_ co ns eil ( self , " Orang e ", " Trop bon en jus !")
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 211
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.5. Accès et modifications des attributs depuis l’extérieur
Cet exemple illuste la puissance de l’héritage et du polymorphisme et la facilité avec laquelle on les utilise en Python.
Pour chaque fruit, on utilise la méthode
.affiche_conseil() définie dans la classe mère sans avoir à la réécrire. Bien sûr cet exemple reste simpliste et n’est qu’une
« mise en bouche ». Vous verrez des exemples concrets de la puissance de l’héritage dans le chapitre 20 Fenêtres graphiques
et Tkinter ainsi que dans les exercices du présent chapitre. Avec le module Tkinter, chaque objet graphique (bouton, zone de
texte, etc.) est en fait une classe. On peut ainsi créer de nouvelles classes héritant des classes Tkinter afin de personnaliser
chaque objet graphique.
Pour aller plus loin
À ce stade, nous pouvons émettre deux remarques :
L’héritage et le polymorphisme donnent toute la puissance à la POO. Toutefois, concevoir ses classes sur un projet,
surtout au début de celui-ci, n’est pas chose aisée. Nous vous conseillons de lire d’autres ressources et de vous entraîner
sur un maximum d’exemples. Si vous souhaitez allez plus loin sur la POO, nous vous conseillons de lire des ressources
supplémentaires. En langue française, vous trouverez les livres de Gérard Swinnen 9, Bob Cordeau et Laurent Pointal 10, et
Vincent Legoff 11.
19.5 Accès et modifications des attributs depuis l’extérieur
19.5.1 Le problème
On a vu jusqu’à maintenant que Python était très permissif concernant le changement de valeur de n’importe quel attribut
depuis l’extérieur. On a vu aussi qu’il était même possible de créer de nouveaux attributs depuis l’extérieur! Dans d’autres
langages orientés objet ceci n’est pas considéré comme une bonne pratique. Il est plutôt recommandé de définir une interface,
c’est-à-dire tout un jeu de méthodes accédant ou modifiant les attributs. Ainsi, le concepteur de la classe a la garantie que
celle-ci est utilisée correctement du « côté client ».
Remarque
Cette stratégie d’utiliser uniquement l’interface de la classe pour accéder aux attributs provient des langages orientés objet
comme Java et C++. Les méthodes accédant ou modifiant les attributs s’appellent aussi des getters et setters (en français on dit
accesseurs et mutateurs). Un des avantages est qu’il est ainsi possible de vérifier l’intégrité des données grâce à ces méthodes :
si par exemple on souhaitait avoir un entier seulement, ou bien une valeur bornée, on peut facilement ajouter des tests dans
le setter et renvoyer une erreur à l’utilisateur de la classe s’il n’a pas envoyé le bon type (ou la bonne valeur dans l’intervalle
imposé).
Regardons à quoi pourrait ressembler une telle stratégie en Python :
1cl ass Citron :
2def _ _ini t_ _ (self , cou leur =" jaune " , m ass e =0 ):
3self.couleur = couleur
4self . masse = masse # masse en g
5
6def g et _c ou le ur ( self ):
7re turn self . cou leur
8
9def s et_co uleur ( self , value ):
10 se lf . cou leur = valu e
11
12 def g et _m asse ( self ):
13 re turn self . ma sse
14
15 def s et_m asse (self , value ):
16 if value < 0:
17 raise ValueError ("Z 'avez déjà vu une masse n é gative ???" )
18 self . masse = value
19
20
21 if __name__ == "__main__ ":
9. https://inforef.be/swi/python.htm
10. https://perso.limsi.fr/pointal/python:courspython3
11. https://openclassrooms.com/fr/courses/235344-apprenez-a-programmer-en-python
212 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.5. Accès et modifications des attributs depuis l’extérieur Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
22 # dé fin ition de c itron1
23 citron1 = Citron ()
24 pr int ( citron1 . g et_co uleur (), c itron1 . ge t_ma sse ())
25 # on change les attributs de citron1 avec les setters
26 cit ron1 . s et _c ouleu r (" j aun e fonc é ")
27 citron1 . set _mas se (100)
28 pr int ( citron1 . g et_co uleur (), c itron1 . ge t_ma sse ())
Lignes 6 à 10. On définit deux méthodes getters pour accéder à chaque attribut.
Lignes 12 à 18. On définit deux méthodes setters pour modifier chaque attribut. Notez qu’en ligne 16 nous testons si la
masse est négative, si tel est le cas nous générons une erreur avec le mot-clé raise (cf. chapitre 21 Remarques complémen-
taires). Ceci représente un des avantages des setters : contrôler la validité des attributs (on pourrait aussi vérifier qu’il s’agit
d’un entier, etc.).
Lignes 22 à 28. Après instanciation, on affiche la valeur des attributs avec les deux fonctions getters, puis on les modifie
avec les setters et on les réaffiche à nouveau.
L’exécution de ce code donnera la sortie suivante :
1jaune 0
2ja une f onc é 100
Si on avait mis citron1.set_masse(-100) en ligne 26, la sortie aurait été la suivante :
1jaune 0
2Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
3Fi le "./ ge tt e r_ se tt er . py ", l ine 26 , in < modu le >
4citron1 . set _mas se ( -100)
5Fi le "./ ge tt e r_ se tt e r . py " , l ine 17 , in s et _m as se
6raise ValueError ("Z 'avez déjà vu une masse n é gative ???" )
7Val ueEr ror : Z'avez d éjà vu une masse né g ative ???
La fonction interne raise nous a permis de générer une erreur car l’utilisateur de la classe (c’est-à-dire nous dans le
programme principal) n’a pas rentré une valeur correcte.
On comprend bien l’utilité d’une stratégie avec des getters et setters dans cet exemple. Toutefois, en Python, on peut très
bien accéder et modifier les attributs même si on a des getters et des setters dans la classe. Imaginons la même classe Citron
que ci-dessus, mais on utilise le programme principal suivant (notez que nous avons simplement ajouter les lignes 9 à 12
ci-dessous) :
1if __name__ == "__main__ ":
2# dé fin ition de c itron1
3citron1 = Citron ()
4pr int ( citron1 . g et_co uleur (), c itron1 . ge t_ma sse ())
5# on change les attributs de citron1 avec les setters
6cit ron1 . s et _c ouleu r (" j aun e fonc é ")
7citron1 . set _mas se (100)
8pr int ( citron1 . g et_co uleur (), c itron1 . ge t_ma sse ())
9# on les rechange sans les setters
10 citron1.couleur = "pourpre profond"
11 citron1 . masse = -15
12 pr int ( citron1 . g et_co uleur (), c itron1 . ge t_ma sse ())
Cela donnera la sortie suivante :
1jaune 0
2ja une f onc é 100
3pourpre profond -15
Malgré la présence des getters et des setters, nous avons réussi à accéder et à modifier la valeur des attributs. De plus, nous
avons pu mettre une valeur aberrante (masse négative) sans que cela ne génère une erreur!
Vous vous posez sans doute la question : mais dans ce cas, quel est l’intérêt de mettre des getters et des setters en Python?
La réponse est très simple : cette stratégie n’est pas une manière « pythonique » d’opérer (voir le chapitre 15 Bonnes pratiques
en programmation Python pour la définition de « pythonique »). En Python, la lisibilité est la priorité. Souvenez-vous du Zen
de Python « Readability counts » (voir le chapitre 15).
De manière générale, une syntaxe avec des getters et setters du côté client surcharge la lecture. Imaginons que l’on ait une
instance nommée obj et que l’on souhaite faire la somme de ses trois attributs x,yet z:
1# pythonique
2obj .x + o bj .y + obj . z
3
4# non p ythonique
5obj . ge t_x () + ob j . get_ y () + o bj . ge t_z ()
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 213
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.5. Accès et modifications des attributs depuis l’extérieur
La méthode pythonique est plus « douce » à lire, on parle aussi de syntactic sugar ou littéralement en français « sucre
syntaxique ». De plus, à l’intérieur de la classe, il faut définir un getter et un setter pour chaque attribut, ce qui multiple les
lignes de code.
Très bien. Donc en Python, on n’utilise pas comme dans les autres langages orientés objet les getters et les setters? Mais,
tout de même, cela avait l’air une bonne idée de pouvoir contrôler comment un utilisateur de la classe interagit avec certains
attributs (par exemple, rentre-t-il une bonne valeur ?). N’existe-t-il pas un moyen de faire ça en Python? La réponse est : bien
sûr il existe un moyen pythonique, la classe property. Nous allons voir cette nouvelle classe dans la prochaine rubrique et
nous vous dirons comment opérer systématiquement pour accéder, modifier, voire détruire, chaque attribut d’instance de votre
classe.
19.5.2 La solution : la classe property
Dans la rubrique précédente, on vient de voir que les getters et setters traditionnels rencontrés dans d’autres langages orien-
tés objet ne représentent pas une pratique pythonique. En Python, pour des raisons de lisibilité, il faudra dans la mesure du pos-
sible conserver une syntaxe instance.attribut pour l’accès aux attributs d’instance, et une syntaxe instance.attribut
= nouvelle_valeur pour les modifier.
Toutefois, si on souhaite contrôler l’accès, la modification (voire la destruction) de certains attributs stratégiques, Python
met en place une classe nommée property. Celle-ci permet de combiner le maintien de la syntaxe lisible instance.attribut,
tout en utilisant en filigrane des fonctions pour accéder, modifier, voire détruire l’attribut (à l’image des getters et setters évo-
qués ci-dessus, ainsi que des deleters ou encore destructeurs en français). Pour faire cela, on utilise la fonction Python interne
property() qui crée un objet (ou instance) property :
1att ribu t = pr op erty ( fget = acce sse ur , fset = mutateur , fdel = des tr uc te ur )
Les arguments passés à property() sont systématiquement des méthodes dites callback, c’est-à-dire des noms de mé-
thodes que l’on a définies précédemment dans notre classe, mais on ne précise ni argument, ni parenthèse, ni self (voir le
chapitre 20 Fenêtres graphiques et Tkinter). Avec cette ligne de code, attribut est un objet de type property qui fonctionne
de la manière suivante à l’extérieur de la classe :
— L’instruction instance.attribut appellera la méthode .accesseur().
— L’instruction instance.attribut = valeur appellera la méthode
.mutateur().
— L’instruction del instance.attribut appellera la méthode
.destructeur().
L’objet attribut est de type property, et la vraie valeur de l’attribut est stockée par Python dans une variable d’instance
qui s’appellera par exemple _attribut (même nom mais commençant par un underscore unique, envoyant un message à
l’utilisateur qu’il s’agit d’une variable associée au comportement interne de la classe).
Comment cela fonctionne-t-il concrètement dans un code? Regardons cet exemple (nous avons mis des print() un peu
partout pour bien comprendre ce qui se passe) :
1cl ass Citron :
2def _ _ini t__ ( self , masse =0):
3print ("(2) J 'a rrive dans le . __init_ _ ()")
4self . masse = masse
5
6def g et _m asse ( self ):
7print (" Coucou je suis dans le get ")
8return self._masse
9
10 def s et_m asse (self , valeur ):
11 print (" Coucou je suis dans le set ")
12 if valeur < 0:
13 ra ise V al ueErr or (" Un c itron ne pe ut pas av oir "
14 " de masse n é gati ve !")
15 self._masse = valeur
16
17 ma sse = pr oper ty ( f get = g et_ mas se , fset = set _m asse )
18
19
20 if __name__ == "__main__ ":
21 print ("(1) Je suis dans le programme principal , "
22 "je vais instancier un Citron ")
23 citron = Citron ( masse =100)
24 print ("(3) Je reviens dans le p rogramme principal ")
25 pr int ( f" La masse de n otr e cit ron est { cit ron . mass e } g ")
26 # on mange le citron
27 ci tron . m ass e = 25
214 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.5. Accès et modifications des attributs depuis l’extérieur Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
28 pr int ( f" La masse de n otr e cit ron est { cit ron . mass e } g ")
29 pr int ( c itron . __d ict_ _ )
Pour une fois, nous allons commenter les lignes dans le désordre :
Ligne 17. Il s’agit de la commande clé pour mettre en place le système : masse devient ici un objet de type property (si
on regarde son contenu avec une syntaxe NomClasse.attribut_property, donc ici Citron.masse, Python nous renverra
quelque chose de ce style : <property object at 0x7fd3615aeef8>). Qu’est-ce que cela signifie? Et bien la prochaine
fois qu’on voudra accéder au contenu de cet attribut .masse, Python appellera la méthode .get_masse(), et quand on voudra
le modifier, Python appellera la méthode .set_masse() (ceci sera valable de l’intérieur ou de l’extérieur de la classe). Comme
il n’y a pas de méthode destructeur (passée avec l’argument fdel), on ne pourra pas détruire cet attribut : un del c.masse
conduirait à une erreur de ce type : AttributeError: can't delete attribute.
Ligne 4. Si vous avez bien suivi, cette commande self.masse = masse dans le constructeur va appeler automatiquement
la méthode .set_masse(). Attention, dans cette commande, la variable masse à droite du signe =est une variable locale
passée en argument. Par contre, self.masse sera l’objet de type property. Si vous avez bien lu la rubrique Différence entre
les attributs de classe et d’instance, l’objet masse créé en ligne 16 est un attribut de classe, on peut donc y accéder avec une
syntaxe self.masse au sein d’une méthode.
Conseil
Notez bien l’utilisation de self.masse dans le constructeur (en ligne 4) plutôt que self._masse. Comme self.masse
appelle la méthode .set_masse(), cela permet de contrôler si la valeur est correcte dès l’instanciation. C’est donc une
pratique que nous vous recommandons. Si on avait utilisé self._masse, il n’y aurait pas eu d’appel à la fonction mutateur et
on aurait pu mettre n’importe quoi, y compris une valeur aberrante, lors de l’instanciation.
Lignes 6 à 15. Dans les méthodes accesseur et mutateur, on utilise la variable
self._masse qui contiendra la vraie valeur de la masse du citron (cela serait vrai pour tout autre objet de type property).
Attention
Dans les méthodes accesseur et mutateur il ne faut surtout pas utiliser self.masse à la place de self._masse. Pourquoi?
Par exemple, dans l’accesseur, si on met self.masse cela signifie que l’on souhaite accéder à la valeur de l’attribut (comme
dans le constructeur!). Ainsi, Python rappellera l’accesseur et retombera sur self.masse, ce qui rappellera l’accesseur et
ainsi de suite : vous l’aurez compris, cela partira dans une récursion infinie et mènera à une erreur du type RecursionError:
maximum recursion depth exceeded. Cela serait vrai aussi si vous aviez une fonction destructeur, il faudrait utiliser
self._masse).
L’exécution de ce code donnera :
1(1) Dans le programme principal , je vais instancier un Citron
2(2) J'arriv e dans le . __init __ ()
3Coucou je suis dans le set
4(3) Je reviens dans le programme principal
5Coucou je suis dans le get
6La masse de notre citron est 100 g
7Coucou je suis dans le set
8Coucou je suis dans le get
9La masse de notre citron est 25 g
10 {'_masse ': 25}
Cette exécution montre qu’à chaque appel de self.masse ou citron.masse on va utiliser les méthodes accesseur ou
mutateur. La dernière commande qui affiche le contenu de citron.__dict__ montre que la vraie valeur de l’attribut est
stockée dans la variable d’instance ._masse (instance._masse de l’extérieur et self._masse de l’intérieur).
Pour aller plus loin
Il existe une autre syntaxe considérée comme plus élégante pour mettre en place les objets property. Il s’agit des déco-
rateurs @property,@attribut.setter et @attribut.deleter. Toutefois, la notion de décorateur va au-delà du présent
ouvrage. Si vous souhaitez plus d’informations, vous pouvez consulter par exemple le site programiz 12 ou le livre de Vincent
Legoff 13.
12. https://www.programiz.com/python-programming/property
13. https://openclassrooms.com/fr/courses/235344-apprenez-a-programmer-en-python
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 215
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.6. Bonnes pratiques pour construire et manipuler ses classes
19.6 Bonnes pratiques pour construire et manipuler ses classes
Nous allons voir dans cette rubrique certaines pratiques que nous vous recommandons lorsque vous construisez vos propres
classes.
19.6.1 L’accès aux attributs
On a vu dans la rubrique Accès et modifications des attributs depuis l’extérieur que nous avions le moyen de contrôler
cet accès avec la classe property. Toutefois, cela peut parfois alourdir inutilement le code, ce qui va à l’encontre de certains
préceptes de la PEP 20 comme « Sparse is better than dense », « Readability counts », etc. (voir le chapitre 15 Bonnes
pratiques en programmation Python).
Conseil
Si on souhaite contrôler ce que fait le client de la classe pour certains attributs « délicats » ou « stratégiques », on peut
utiliser la classe property. Toutefois, nous vous conseillons de ne l’utiliser que lorsque cela se révèle vraiment nécessaire,
donc avec parcimonie. Le but étant de ne pas surcharger le code inutilement. Cela va dans le sens des recommandations des
développeurs de Python (comme décrit dans la PEP8).
Les objets property ont deux avantages principaux :
— ils permettent de garder une lisibilité du côté client avec une syntaxe
instance.attribut ;
— même si un jour vous décidez de modifier votre classe et de mettre en place un contrôle d’accès à certains attributs
avec des objets property, cela ne changera rien du côté client. Ce dernier utilisera toujours instance.attribut ou
instance.attribut = valeur. Tout cela contribuera à une meilleure maintenance du code client utilisant votre
classe.
Certains détracteurs disent qu’il est parfois difficile de déterminer qu’un attribut est contrôlé avec un objet property. La
réponse à cela est simple, dites-le clairement dans la documentation de votre classe via les docstrings (voir la rubrique ci-
dessous).
19.6.2 Note sur les attributs publics et non publics
Certains langages orientés objet mettent en place des attributs dits privés dont l’accès est impossible de l’extérieur de
la classe. Ceux-ci existent afin d’éviter qu’un client n’aille perturber ou casser quelque chose dans la classe. Les arguments
auxquels l’utilisateur a accès sont dits publics.
Attention
En Python, il n’existe pas d’attributs privés comme dans d’autres langages orientés objet. L’utilisateur a accès à tous les
attributs quels qu’ils soient, même s’ils contiennent un ou plusieurs caractère(s) underscore(s) (cf. ci-desssous)!
Au lieu de ça, on parle en Python d’attributs publics et non publics.
Définition
En Python les attributs non publics sont des attributs dont le nom commence par un ou deux caractère(s) underscore. Par
exemple, _attribut, ou __attribut.
La présence des underscores dans les noms d’attributs est un signe clair que le client ne doit pas y toucher. Toutefois, cela
n’est qu’une convention, et comme dit ci-dessus le client peut tout de même modifier ces attributs.
Par exemple, reprenons la classe Citron de la rubrique précédente dont l’attribut .masse est contrôlé avec un objet
property :
1>>> citron = Citron()
2Coucou je suis dans le set
3>> > cit ron . mass e
4Coucou je suis dans le get
50
6>> > cit ron . mass e = -16
216 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.6. Bonnes pratiques pour construire et manipuler ses classes Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
7Coucou je suis dans le set
8Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
9File " < stdin >" , line 1, in <module >
10 File "< stdin >", line 10, in set_ masse
11 Val ueEr ror : Z'avez d éjà vu une masse né g ative ? C 'est nawak
12 >> > cit ron . mass e = 16
13 Coucou je suis dans le set
14 >> > cit ron . mass e
15 Coucou je suis dans le get
16 16
17 >>> citron._masse
18 16
19 >>> citron._masse = -8364
20 >> > cit ron . mass e
21 Coucou je suis dans le get
22 -8364
23 >>>
Malgré l’objet property, nous avons pu modifier l’attribut non public ._masse directement!
Il existe également des attributs dont le nom commence par deux caractères underscores. Nous n’avons encore jamais
croisé ce genre d’attribut. Ces derniers mettent en place le name mangling.
Définition
Le name mangling 14, ou encore substantypage ou déformation de nom en français, correspond à un mécanisme de chan-
gement du nom d’un attribut selon si on est à l’intérieur ou à l’extérieur d’une classe.
Regardons un exemple :
1cl ass Citron :
2def _ _i nit_ _ ( self ):
3se lf . __ mass = 100
4
5def g et _mas s ( self ):
6return self.__mass
7
8
9if __name__ == "__main__ ":
10 citron1 = Citron ()
11 pr int ( citron1 . g et_m ass ())
12 pr int ( c itro n1 . __mas s )
Ce code va donner la sortie suivante :
1100
2Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
3Fi le "./ py sc ri pt s / m an gl in g . py " , l ine 11 , in < modu le >
4pr int ( c itro n1 . __mas s )
5AttributeError: 'Citron 'object has no attribute '__mass '
La ligne 12 du code a donc conduit à une erreur : Python prétend ne pas connaître l’attribut .__mass. On pourrait croire
que cela constitue un mécanisme de protection des attributs. En fait il n’en est rien, car on va voir que l’attribut est toujours
accessible et modifiable. Si on modifiait le programme principal comme suit :
1if __name__ == "__main__ ":
2citron1 = Citron ()
3pr int ( citron1 . _ _dic t__ )
On obtiendrait en sortie le dictionnaire {'_Citron__mass': 100}.
Le name mangling est donc un mécanisme qui transforme le nom self.__attribut à l’intérieur de la classe en instance._NomClasse__attribut
à l’extérieur de la classe. Ce mécanisme a été conçu initialement pour pouvoir retrouver des noms d’attributs identiques lors de
l’héritage. Si par exemple une classe mère et une classe fille ont chacune un attribut nommé __attribut, le name mangling
permet d’éviter les conflits de nom. Par exemple :
1cl ass F rui t :
2def _ _i nit_ _ ( self ):
3se lf . __ mass = 100
4
5
6cl ass C itron ( Fr uit ):
7def _ _i nit_ _ ( self ):
8Fr uit . __i nit_ _ ( self )
9se lf . __ mass = 200
14. https://en.wikipedia.org/wiki/Name_mangling
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 217
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.6. Bonnes pratiques pour construire et manipuler ses classes
10
11 def p ri nt _m as se ( self ):
12 pr int ( self . _ Fr ui t_ _m as s )
13 pr int ( self . _ _mass )
14
15
16 if __name__ == "__main__ ":
17 citron1 = Citron ()
18 citron1 . pri nt_ma ss e ()
Ce code affiche 100 puis 200. La ligne 12 a permis d’accéder à l’attribut .__mass de la classe mère Fruit, et la ligne 13
a permis d’accéder à l’attribut .__mass de la classe Citron.
Le name mangling n’est donc pas un mécanisme de « protection » d’un attribut, il n’a pas été conçu pour ça. Les concep-
teurs de Python le disent clairement dans la PEP 8 : « Generally, double leading underscores should be used only to avoid
name conflicts with attributes in classes designed to be subclassed ».
Donc en Python, on peut tout détruire, même les attributs délicats contenant des underscores. Pourquoi Python permet-il
un tel paradoxe? Et bien selon le concepteur Guido van Rossum : « We’re all consenting adults here », nous sommes ici entre
adultes, autrement dit nous savons ce que nous faisons!
Conseil
En résumé, n’essayez pas de mettre des barrières inutiles vers vos attributs. Cela va à l’encontre de la philosophie Python.
Soignez plutôt la documentation et faites confiance aux utilisateurs de votre classe!
19.6.3 Classes et docstrings
Les classes peuvent bien sûr contenir des docstrings comme les fonctions et les modules. C’est d’ailleurs une pratique
vivement recommandée. Voici un exemple sur notre désormais familière classe Citron :
1cl ass Citron :
2""" Voici la clas se Citro n .
3
4Il s 'agit d'une classe assez impressionn ante qui cr é e des objets
5citrons.
6Par d é faut une instanc e de Citron contient l'attribut de classe
7saveur.
8"""
9sa veur = " ac ide "
10
11 def _ _ini t_ _ (self , cou leur =" jaune " , t aille =" stan dard "):
12 """ C onstr uc teur de la c las se Citro n .
13
14 Ce co nstructeu r prend deux arguments par mot - clé
15 couleur et taille ."""
16 self.couleur = couleur
17 self.taille = taille
18
19 def _ _str __ ( s elf ):
20 """ Red é f ini t le com po rt em en t av ec p ri nt ( )."" "
21 re turn f " save ur : { sav eur }, co uleu r : { c oule ur } , tai lle : { taille }"
22
23 def af fi ch e_ co uc ou ( self ):
24 """Mé thode inutile qui affiche coucou ."""
25 print (" Coucou !")
Si on fait help(Citron) dans l’interpréteur, on obtient :
1Help on class Citr on in mod ule __main__ :
2
3cl ass Citron ( b uilt ins . ob ject )
4| Cit ron ( co uleur ='jaune ', taille='standard ')
5|
6| Voici la classe Ci tro n .
7|
8| Il s 'agit d'une classe assez impressionnante qui cr ée des objets
9| citrons.
10 | Par d é faut une i ns tanc e de Ci tron c onti en t l 'attribut de classe
11 | saveur.
12 |
13 | Methods defined here:
14 |
15 | _ _ini t__ (self , couleur ='jaune ', taille='standard ')
218 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.6. Bonnes pratiques pour construire et manipuler ses classes Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
16 | Con st ructe ur de la class e C itr on .
17 |
18 | Ce construc teur prend deux arguments par mot -cl é
19 | couleur et tai lle .
20 |
21 | _ _str __ ( self )
22 | R ed é fi nit le c om po rt em en t a vec p rin t ().
23 |
24 | affiche_coucou(self)
25 | Mé thode inutile qui affiche coucou .
26 |
27 [...]
28 |
29 | Data and othe r a tt ribu te s de fine d here :
30 |
31 | saveur = 'acide '
Python formate automatiquement l’aide comme il le fait avec les modules (voir chapitre 14 Création de modules). Comme
nous l’avons dit dans le chapitre 15 Bonnes pratiques en programmation Python, n’oubliez pas que les docstrings sont desti-
nées aux utilisateurs de votre classe. Elle doivent donc contenir tout ce dont un utilisateur a besoin pour comprendre ce que
fait la classe et comment l’utiliser.
Notez que si on instancie la classe citron1 = Citron() et qu’on invoque l’aide sur l’instance help(citron1), on
obtient la même page d’aide. Comme pour les modules, si on invoque l’aide pour une méthode de la classe
help(citron1.affiche_coucou), on obtient l’aide pour cette méthode seulement.
Toutes les docstrings d’une classe sont en fait stockées dans un attribut spécial nommé instance.__doc__. Cet attribut
est une chaîne de caractères contenant la docstring générale de la classe. Ceci est également vrai pour les modules, méthodes
et fonctions. Si on reprend notre exemple ci-dessus :
1>>> citron1 = Citron ()
2>> > print ( citron1 . __doc__ )
3Vo ici la clas se Citro n .
4
5Il s 'agit d'une classe assez impressionn ante qui cr é e des objets
6citrons.
7Par d é faut une instanc e de Citron contient l'attribut de classe
8saveur.
9
10 >> > print ( citron1 . a ffiche _couco u . __do c__ )
11 Mé thode inutile qui affiche coucou .
L’attribut .__doc__ est automatiquement créé par Python au moment de la mise en mémoire de la classe (ou module,
méthode, fonction, etc.).
19.6.4 Autres bonnes pratiques
Voici quelques points en vrac auxquels nous vous conseillons de faire attention :
— Une classe ne se conçoit pas sans méthode. Si on a besoin d’une structure de données séquentielles ou si on veut
donner des noms aux variables (plutôt qu’un indice), utilisez plutôt les dictionnaires. Une bonne alternative peut être
les namedtuples (cf. rubrique suivante).
— Nous vous déconseillons de mettre comme paramètre par défaut une liste vide (ou tout autre objet séquentiel modi-
fiable) :
1def _ _ini t__ ( self , liste =[]):
2self . liste = liste
Si vous créez des instances sans passer d’argument lors de l’instanciation, toutes ces instances pointeront vers la même
liste. Cela peut avoir des effets désastreux.
— Ne mettez pas non plus une liste vide (ou tout autre objet séquentiel modifiable) comme attribut de classe.
1cl ass Citron :
2liste = []
Ici chaque instance pourra modifier la liste, ce qui n’est pas souhaitable. Souvenez vous, la modification des attributs de
classe doit se faire par une syntaxe Citron.attribut = valeur (et non pas via les instances).
— Comme abordé dans la rubrique Différence entre les attributs de classe et d’instance, nous vous conseillons de ne
jamais modifier les attributs de classe. Vous pouvez néanmois les utiliser comme constantes.
— Si vous avez besoin d’attributs modifiables, utilisez des attributs d’instance et initialisez les dans la méthode .__init__()
(et nulle part ailleurs). Par exemple, si vous avez besoin d’une liste comme attribut, créez la plutôt dans le constructeur :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 219
Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets 19.6. Bonnes pratiques pour construire et manipuler ses classes
1cl ass Citron :
2def _ _i nit_ _ ( self ):
3se lf . li ste = []
Ainsi, vous aurez des listes réellement indépendantes pour chaque instance.
19.6.5 Pour finir les namedtuples
Imaginons que l’on souhaite stocker des éléments dans un container, que l’on puisse retrouver ces éléments avec une
syntaxe container.element et que ces éléments soit non modifiables. On a vu ci-dessus, les classes ne sont pas faites pour
cela, il n’est pas conseillé de les utiliser comme des containers inertes, on les conçoit en général afin d’y créer aussi des
méthodes. Dans ce cas, les namedtuples 15 sont faits pour vous! Ce type de container est issu du très utile module collections
que nous avions évoqué au Chapitre 13 Dictionnaires, tuples et sets.
1>>> import collections
2>> > Cit ron = coll ec tions . n am edtup le (" Citron " , " masse co uleu r s aveu r forme ")
3>>> Citron
4<class '_ _m ai n_ _ . Cit ron '>
5>> > cit ron = Ci tro n (10 , " ja une ", " ac ide " , " ell ip soide ")
6>>> citron
7Ci tron ( m ass e =10 , co uleu r ='jaune ', saveur='acide ', forme = 'ellipsoide ')
8>> > cit ron . mass e
910
10 >> > cit ron . form e
11 'ellipsoide '
Lignes 2 à 4. La fonction namedtuple() renvoie une classe qui sert à créer de nouveaux objets citrons. Attention cette
classe est différente de celles que l’on a rencontrées jusqu’à maintenant, car elle hérite de la classe builtins.tuple (on peut
le voir en faisant help(Citron)). En ligne 2, on passe en argument le nom de la classe souhaitée (i.e. Citron), puis une
chaîne de caractères avec des mots séparés par des espaces qui correspondront aux attributs (on pourrait aussi passer une liste
["masse", "couleur", "saveur", "forme"]).
Ligne 5. On instancie un nouvel objet citron.
Lignes 6 à 11. On peut retrouver les différents attributs avec une syntaxe instance.attribut.
Mais dans namedtuple,ilyatuple! Ainsi, l’instance citron hérite de tous les attributs des tuples :
1>>> citron[0]
210
3>>> citron[3]
4'ellipsoide '
5>> > cit ron . mass e = 100
6Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
7File " < stdin >" , line 1, in <module >
8AttributeError: can't set attribute
9>> > for elt in citro n :
10 ... pr int ( elt )
11 ...
12 10
13 jaune
14 acide
15 ellipsoide
Lignes 1 à 4. On peut retrouver les attributs également par indice.
Lignes 5 à 8. Les attributs / éléments sont non modifiables!
Lignes 9 à 15. Les namedtuples sont itérables.
Enfin, il est possible de convertir un namedtuple en dictionnaire (ordonné) avec la méthode ._asdict() :
1>> > cit ron . _ asdict ()
2Ord er edDic t ([( 'masse ', 10) , ( 'couleur ','jaune ') , ( 'saveur ','acide ') , ( 'forme ','ellipsoide ')])
Quand utiliser les namedtuples? Vous souvenez-vous de la différence entre les listes et les dictionnaires? Et bien là c’est
un peu la même chose entre les tuples et les namedtuples. Les namedtuples permettent de créer un code plus lisible en
remplaçant des numéros d’indice par des noms. Le fait qu’ils soient non modifiables peut aussi avoir un avantage par rapport
à l’intégrité des données. Si vous trouvez les namedtuples limités, sachez que vous pouvez créer votre propre classe qui hérite
d’un namedtuple afin de lui ajouter de nouvelles méthodes « maison ».
Pour aller plus loin
15. https://docs.python.org/fr/3/library/collections.html#collections.namedtuple
220 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
19.7. Exercices Chapitre 19. Avoir la classe avec les objets
Pour aller plus loin, vous pouvez consulter le très bon article 16 de Dan Bader.
19.7 Exercices
Conseil : pour ces exercices, créez des scripts puis exécutez-les dans un shell.
19.7.1 Classe Rectangle
Téléchargez le script rectangle.py 17 qui implémente la classe Rectangle.
Complétez le programme principal pour que le script :
— crée une instance rectangle de la classe Rectangle ;
— affiche les attributs d’instance largeur,longueur et couleur ;
— calcule et affiche la surface de rectangle ;
— affiche une ligne vide;
— change le rectangle en carré de 30 m de côté ;
— calcule et affiche la surface de ce carré;
— crée une autre instance rectangle2 aux dimensions et à la couleur que vous souhaitez (soyez créatif!) et qui affiche
les attributs et la surface de ce nouveau rectangle.
19.7.2 Classe Rectangle améliorée
Entraînez-vous avec la classe Rectangle. Créez la méthode calcule_perimetre() qui calcule le périmètre d’un objet
rectangle. Testez sur un exemple simple (largeur = 10 m, longueur = 20 m).
19.7.3 Classe Atome
Créez une nouvelle classe Atome avec les attributs x,y,z(qui contiennent les coordonnées atomiques) et la méthode
calcul_distance() qui calcule la distance entre deux atomes. Testez cette classe sur plusieurs exemples.
19.7.4 Classe Atome améliorée
Améliorez la classe Atome en lui ajoutant un nouvel attribut masse qui correspond à la masse atomique ainsi qu’une
nouvelle méthode
.calcule_centre_masse(). Redéfinissez le comportement avec print() (à l’aide de la méthode magique .__str__())
de manière à afficher les coordonnées et la masse de l’atome.
19.7.5 Autres exercices +++
D’autres exercices plus approfondis sur les classes sont accessibles sur notre site internet 18. N’hésitez pas à aller le visiter.
16. https://dbader.org/blog/writing-clean-python-with-namedtuples
17. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/rectangle.py
18. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/livre-dunod
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 221
Chapitre 20
Fenêtres graphiques et Tkinter
Conseil
Dans ce chapitre, nous allons utiliser des classes, nous vous conseillons de bien relire le chapitre 19 sur le sujet. Par
ailleurs, nous vous conseillons de relire également la rubrique Arguments positionnels et arguments par mot-clé du chapitre 9
sur les fonctions.
20.1 Utilité d’une GUI
Dans votre carrière « pythonesque » il se peut que vous soyez amené à vouloir développer une application graphique, on
parle encore de graphical user interface ou GUI. Jusqu’à maintenant, vous avez fait en sorte qu’un utilisateur interagisse avec
votre code via la ligne de commande, par exemple :
1$ pyt hon mo n_ sc ri pt . py file . gbk bl ab la bl ub lu
Les arguments passés à la ligne de commande sont tout à fait classiques dans le monde de la bioinformatique. Toutefois,
il se peut que vous développiez un programme pour une communauté plus large, qui n’a pas forcément l’habitude d’utiliser
un shell et la ligne de commande. Une GUI permettra un usage plus large de votre programme, il est donc intéressant de
regarder comment s’y prendre. Dans notre exemple ci-dessus on pourrait par exemple développer une interface où l’utilisateur
choisirait le nom du fichier d’entrée par l’intermédiaire d’une boîte de dialogue, et de contrôler les options en cliquant sur des
boutons, ou des « listes de choix ». Une telle GUI pourrait ressembler à la figure 20.1.
FIGURE 20.1 – Exemple de GUI.
222
20.2. Quelques concepts liés à la programmation graphique Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter
Au delà de l’aspect convivial pour l’utilisateur, vous pourrez, avec une GUI, construire des fenêtres illustrant des éléments
que votre programme génère à la volée. Ainsi, vous « verrez » ce qui se passe de manière explicite et en direct! Par exemple,
si on réalise une simulation de particules, on a envie de voir un « film » des particules en mouvement, c’est-à-dire comment
ces particules bougent au fur et à mesure que les pas de simulation avancent. Une GUI vous permettra une telle prouesse!
Enfin, sachez que certains logiciels scientifiques ont été développés avec la bibliothèque graphique Tk (par exemple pymol,
vmd, etc.). Qui sait, peut-être serez-vous le prochain développeur d’un outil incontournable?
Il existe beaucoup de modules pour construire des applications graphiques. Par exemple : Tkinter 1, wxpython 2, PyQt 3,
PyGObject 4, etc. Nous présentons dans ce chapitre le module Tkinter qui est présent de base dans les distributions Python (pas
besoin a priori de faire d’installation de module externe). Tkinter permet de piloter la bibliothèque graphique Tk (Tool Kit),
Tkinter signifiant tk interface. On pourra noter que cette bibliothèque Tk peut être également pilotée par d’autres langages
(Tcl, perl, etc.).
20.2 Quelques concepts liés à la programmation graphique
Lorsque l’on développe une GUI, nous créons une fenêtre graphique contenant notre application, ainsi que des widgets
inclus dans la fenêtre.
Définition
Les widgets (window gadget) sont des objets graphiques permettant à l’utilisateur d’interagir avec votre programme Python
de manière conviviale. Par exemple, dans la fenêtre sur la figure 20.1, les boutons, les listes de choix, ou encore la zone de
texte sont des widgets.
L’utilisation d’une GUI va amener une nouvelle manière d’aborder le déroulement d’un programme, il s’agit de la pro-
grammation dite « événementielle ». Jusqu’à maintenant vous avez programmé « linéairement », c’est-à-dire que les instruc-
tions du programme principal s’enchaînaient les unes derrière les autres (avec bien sûr de possibles appels à des fonctions).
Avec une GUI, l’exécution est décidée par l’utilisateur en fonction de ses interactions avec les différents widgets. Comme c’est
l’utilisateur qui décide quand et où il clique dans l’interface, il va falloir mettre en place ce qu’on appelle un « gestionnaire
d’événements ».
Définition
Le gestionnaire d’événements est une sorte de « boucle infinie » qui est à l’affût de la moindre action de la part de
l’utilisateur. C’est lui qui effectuera une action lors de l’interaction de l’utilisateur avec chaque widget de la GUI. Ainsi,
l’exécution du programme sera réellement guidée par les actions de l’utilisateur.
La bibliothèque Tk que nous piloterons avec le module Python Tkinter propose tous les éléments cités ci-dessus (fenêtre
graphique, widgets, gestionnaire d’événements). Nous aurons cependant besoin d’une dernière notion : les fonctions callback.
Définition
Une fonction callback est une fonction passée en argument d’une autre fonction.
Un exemple de fonction callback est présenté dans la rubrique suivante.
20.3 Notion de fonction callback
Conseil : pour les débutants, vous pouvez passer cette rubrique.
Jusqu’à maintenant nous avons toujours appelé les fonctions ou les méthodes de cette manière :
1. https://wiki.python.org/moin/TkInter
2. http://www.wxpython.org/
3. https://pyqt.readthedocs.io
4. https://pygobject.readthedocs.io/en/latest/
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 223
Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter 20.3. Notion de fonction callback
FIGURE 20.2 – Exemple de fonction callback dans Python Tutor.
1var = fct ( arg1 , ar g2 )
2
3obj . met ho de ( arg )
où les arguments étaient des objets « classiques » (par exemple une chaîne de caractères, un entier, un float, etc.).
Sachez qu’il est possible de passer en argument une fonction à une autre fonction! Par exemple :
1def f ct_ca llbac k (arg ):
2pr int ( f"J 'ai me bien les { arg } !" )
3
4
5def u ne_fct ( ma _call ba ck ):
6print (" Je suis au dé but de une_fct () , "
7"et je vais ex é cuter la fo nction callback :")
8ma_callback (" fraises ")
9print (" une_fct () se termine .")
10
11 if __name__ == "__main__ ":
12 une_fct(fct_callback)
Si on exécute ce code, on obtient :
1Je suis au d é but de une_fct () et je vais exé cuter la fonction callback :
2J'aime bien les fraises !
3une_fct() se termine.
Vous voyez que dans le programme principal, lors de l’appel de une_fct(), on lui passe comme argument une autre
fonction mais sans aucune parenthèses ni argument, c’est-à-dire fct_callback tout court. En d’autres termes, cela est
différent de
une_fct(fct_callback("scoubidous")).
Dans une telle construction, fct_callback("scoubidous") serait d’abord évaluée, puis ce serait la valeur renvoyée par
cet appel qui serait passée à une_fct() (n’essayez pas sur notre exemple car cela mènerait à une erreur!). Que se passe-t-il en
filigrane lors de l’appel une_fct(fct_callback) ? Python passe une référence vers la fonction fct_callback (en réalité
il s’agit d’un pointeur, mais tout ceci est géré par Python et est transparent pour l’utilisateur). Vous souvenez-vous ce qui se
passait avec une liste passée en argument à une fonction (voir le chapitre 12)? C’était la même chose, une référence était
envoyée plutôt qu’une copie. Python Tutor 5nous confirme cela (cf. figure 20.2).
Lorsqu’on est dans une_fct() on pourra utiliser bien sûr des arguments lors de l’appel de notre fonction callback si on le
souhaite. Notez enfin que dans une_fct() la fonction callback reçue en argument peut avoir un nom différent (comme pour
tout type de variable).
À quoi cela sert-il? À première vue cette construction peut sembler ardue et inutile. Toutefois, vous verrez que dans le
module Tkinter les fonctions callback sont incontournables. En effet, on utilise cette construction pour lancer une fonction
lors de l’interaction de l’utilisateur avec un widget : par exemple, lorsque l’utilisateur clique sur un bouton et qu’on souhaite
lancer une fonction particulière suite à ce clic. Notez enfin que nous les avons déjà croisées avec le tri de dictionnaire par
valeur (avec une syntaxe sorted(dico, key=dico.get), cf. chapitre 13 Dictionnaires, tuples et sets) ainsi que les objets
property (cf. chapitre 19 Avoir la classe avec les objets).
5. http://pythontutor.com
224 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
20.4. Prise en main du module Tkinter Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter
20.4 Prise en main du module Tkinter
Le module Tkinter est très vaste. Notre but n’est pas de vous faire un cours exhaustif mais plutôt de vous montrer quelques
pistes. Pour apprendre à piloter ce module, nous pensons qu’il est intéressant de vous montrer des exemples. Nous allons donc
en présenter quelques-uns qui pourraient vous être utiles, à vous ensuite de consulter de la documentation supplémentaire si
vous souhaitez aller plus loin (cf. la rubrique Bibliographie pour aller plus loin).
20.4.1 Un premier exemple dans l’interpréteur
Commençons par construire un script qui affichera une simple fenêtre avec un message et un bouton. Regardons d’abord
comment faire dans l’interpréteur (nous vous conseillons de tester ligne par ligne ce code tout en lisant les commentaires
ci-dessous) :
1>>> import tkinter as tk
2>> > rac ine = tk . Tk ()
3>> > l abe l = tk . L abel ( r acin e , t ext ="J 'adore Python !")
4>>> bouton = tk. Button ( racine , text =" Quitter ", fg =" red " ,
5... command = ra cine . des troy )
6>> > lab el . pa ck ()
7>> > b out on . pack ()
8>>>
Ligne 2. On crée la fenêtre principale (vous la verrez apparaître!). Pour cela, on crée une instance de la classe tk.Tk dans
la variable racine. Tous les widgets que l’on créera ensuite seront des fils de cette fenêtre. On pourra d’ailleurs noter que cette
classe tk.Tk ne s’instancie en général qu’une seule fois par programme. Vous pouvez, par curiosité, lancer une commande
dir(racine) ou help(racine), vous verrez ainsi les très nombreuses méthodes et attributs associés à un tel objet Tk.
Ligne 3. On crée un label, c’est-à-dire une zone dans la fenêtre principale où on écrit un texte. Pour cela, on a créé
une variable label qui est une instance de la classe tk.Label. Cette variable label contient donc notre widget, nous la
réutiliserons plus tard (par exemple pour placer ce widget dans la fenêtre). Notez le premier argument positionnelracine
passé à la classe tk.Label, celui-ci indique la fenêtre parente où doit être dessinée le label. Cet argument doit toujours être
passé en premier et il est vivement conseillé de le préciser. Nous avons passé un autre argument avec le nom text pour
indiquer, comme vous l’avez deviné, le texte que nous souhaitons voir dans ce label. La classe tk.Label peut recevoir de
nombreux autres arguments, en voici la liste exhaustive 6. Dans les fonctions Tkinter qui construisent un widget, les arguments
possibles pour la mise en forme de celui-ci sont nombreux, si bien qu’ils sont toujours des arguments par mot-clé. Si on ne
précise pas un de ces arguments lors de la création du widget, l’argument prendra alors une valeur par défaut. Cette liste
des arguments par mot-clé est tellement longue qu’en général on ne les précisera pas tous. Heureusement, Python autorise
l’utilisation des arguments par mot-clé dans un ordre quelconque. Comme nous l’avons vu dans le chapitre 9 Fonctions,
souvenez vous que leur utilisation dans le désordre implique qu’il faudra toujours préciser leur nom : par exemple vous écrirez
text="blabla" et non pas "blabla" tout court.
Ligne 4. De même, on crée un bouton « Quitter » qui provoquera la fermeture de la fenêtre et donc l’arrêt de l’application
si on clique dessus. À nouveau, on passe la fenêtre parente en premier argument, le texte à écrire dans le bouton, puis la
couleur de ce texte. Le dernier argument command=racine.destroy va indiquer la fonction / méthode à exécuter lorsque
l’utilisateur clique sur le bouton. On pourra noter que l’instance de la fenêtre mère tk.Tk (que nous avons nommée racine)
possède une méthode .destroy() qui va détruire le widget sur lequel elle s’applique. Comme on tue la fenêtre principale (que
l’on peut considérer comme un widget contenant d’autres widgets), tous les widgets fils seront détruits et donc l’application
s’arrêtera. Vous voyez par ailleurs que cette méthode racine.destroy est passée à l’argument command= sans parenthèses
ni arguments : il s’agit donc d’une fonction callback comme expliqué ci-dessus. Dans tous les widgets Tkinter, on doit
passer à l’argument command=... une fonction / méthode callback. La liste exhaustive des arguments possibles de la classe
tk.Button se trouve ici 7.
Lignes 6 et 7. Vous avez noté que lors de la création de ce label et de ce bouton, rien ne s’est passé dans la fenêtre. C’est
normal, ces deux widgets existent bien, mais il faut maintenant les placer à l’intérieur de la fenêtre. On appelle pour ça la
méthode .pack(), avec une notation objet widget.pack() : à ce moment précis, vous verrez votre label apparaître ainsi que
la fenêtre qui se redimensionne automatiquement en s’adaptant à la grandeur de votre label. L’invocation de la même méthode
pour le bouton va faire apparaître celui-ci juste en dessous du label et redimensionner la fenêtre. Vous l’aurez compris la
méthode .pack() place les widgets les uns en dessous des autres et ajuste la taille de la fenêtre. On verra plus bas que l’on
peut passer des arguments à cette méthode pour placer les widgets différemment (en haut, à droite, à gauche).
Au final, vous devez obtenir une fenêtre comme sur la figure 20.3.
6. http://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/tkinter/web/label.html
7. http://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/tkinter/web/button.html
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 225
Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter 20.5. Construire une application Tkinter avec une classe
FIGURE 20.3 – Exemple basique de fenêtre Tkinter.
20.4.2 Le même exemple dans un script.
Tentons maintenant de faire la même chose dans un script tk_exemple.py :
1import tkinter as tk
2
3ra cine = tk . Tk ()
4la bel = tk . La bel ( racine , text =" J'adore Python !")
5bo uton = tk . Butto n (racine , text =" Quitter " , c omma nd = racin e . quit )
6bo ut on [" fg "] = " red "
7la bel . pack ()
8bo uton . p ack ()
9ra cine . m ainl oop ()
10 print (" C'est fini !")
puis lançons ce script depuis un shell :
1$ python tk_e xemple . py
Vous voyez maintenant la même fenêtre avec les mêmes fonctionnalités par rapport à la version dans l’interpréteur (voir
la figure 20.3). Nous commentons ici les différences (dans le désordre) :
Ligne 6. Le bouton a été créé en ligne 5, mais on voit qu’il est possible de préciser une option de rendu du widget après
cette création (ici on met le texte en rouge avec l’option "fg"). La notation ressemble à celle d’un dictionnaire avec une
syntaxe générale widget["option"] = valeur.
Ligne 9. L’instruction racine.mainloop() va lancer le gestionnaire d’événements que nous avons évoqué ci-dessus.
C’est lui qui interceptera la moindre action de l’utilisateur, et qui lancera les portions de code associées à chacune de ses
actions. Bien sûr, comme nous développerons dans ce qui va suivre toutes nos applications Tkinter dans des scripts (et non
pas dans l’interpréteur), cette ligne sera systématiquement présente. Elle sera souvent à la fin du script, puisque, à l’image
de ce script, on écrit d’abord le code construisant l’interface, et on lance le gestionnaire d’événements une fois l’interface
complètement décrite, ce qui lancera au final l’application.
Ligne 10. Cette ligne ne s’exécute qu’après l’arrêt de l’application (soit en cliquant sur le bouton « Quitter », soit en
cliquant sur la croix).
Ligne 5. Pour quitter l’application, on utilise ici la méthode .quit(). Celle-ci casse la .mainloop() et arrête ainsi le
gestionnaire d’événements. Cela mène à l’arrêt de l’application. Dans le premier exemple dans l’interpréteur, on avait utilisé
la méthode .destroy() sur la fenêtre principale. Comme son nom l’indique, celle-ci détruit la fenêtre principale et mène
aussi à l’arrêt de l’application. Cette méthode aurait donc également fonctionné ici. Par contre, la méthode .quit() n’aurait
pas fonctionné dans l’interpréteur car, comme on l’a vu, la boucle .mainloop() n’y est pas présente. Comme nous écrirons
systématiquement nos applications Tkinter dans des scripts, et que la boucle .mainloop() y est obligatoire, vous pourrez
utiliser au choix .quit() ou .destroy() pour quitter l’application.
20.5 Construire une application Tkinter avec une classe
De manière générale, il est vivement conseillé de développer ses applications Tkinter en utilisant une classe. Cela présente
l’avantage d’encapsuler l’application de manière efficace et d’éviter ainsi l’utilisation de variables globales. Souvenez-vous,
elles sont à bannir définitivement! Une classe crée un espace de noms propre à votre application, et toutes les variables
nécessaires seront ainsi des attributs de cette classe. Reprenons notre petit exemple avec un label et un bouton :
1import tkinter as tk
2
3cl ass A pp li catio n ( tk. Tk ):
4def _ _i nit_ _ ( self ):
5tk . Tk . __ init __ ( s elf )
6se lf . c reer_ wi dg et s ()
7
226 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
20.6. Le widget canvas Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter
8def c re er _w id ge ts ( self ):
9self . lab el = tk . Lab el ( self , text =" J 'adore Python !")
10 se lf . bo uton = tk . But ton ( self , text =" Quit ter ", com mand = s elf . q uit )
11 se lf . la bel . pack ()
12 se lf . bo uton . pack ()
13
14
15 if __name__ == "__main__ ":
16 app = Application ()
17 app . title (" Ma Premi è re App : -)")
18 app . mai nl oo p ()
Ligne 3. On crée notre application en tant que classe. Notez que cette classe porte un nom qui commence par une majuscule
(comme recommandé dans les bonnes pratiques de la PEP8 8, cf. chapitre 15). L’argument passé dans les parenthèses indique
que notre classe Application hérite de la classe tk.Tk. Par ce mécanisme, nous héritons ainsi de toutes les méthodes et
attributs de cette classe mère, mais nous pouvons en outre en ajouter de nouvelles/nouveaux (on parle aussi de « redéfinition
» de la classe tk.Tk)!
Ligne 4. On crée un constructeur, c’est-à-dire une méthode qui sera exécutée lors de l’instanciation de notre classe (à la
ligne 16).
Ligne 5. On appelle ici le constructeur de la classe mère tk.Tk.__init__(). Pourquoi fait-on cela? On se souvient dans
la version linéaire de l’application, on avait utilisé une instanciation classique : racine = tk.Tk(). Ici, l’effet de l’appel
du constructeur de la classe mère permet d’instancier la fenêtre Tk dans la variable self directement. C’est-à-dire que la
prochaine fois que l’on aura besoin de cette instance (lors de la création des widgets par exemple, cf. lignes 9 et 10), on
utilisera directement self plutôt que racine ou tout autre nom donné à l’instance. Comme vu dans le chapitre 19 Avoir la
classe avec les objets, appeler le constructeur de la classe mère est une pratique classique lorsqu’une classe hérite d’une autre
classe.
Ligne 6. On appelle la méthode self.creer_widgets() de notre classe Application. Pour rappel, le self avant le
.creer_widgets() indique qu’il s’agit d’une méthode de notre classe (et non pas d’une fonction classique).
Ligne 8. La méthode .creer_widgets() va créer des widgets dans l’application.
Ligne 9. On crée un label en instanciant la classe tk.Label(). Notez que le premier argument passé est maintenant self
(au lieu de racine précédemment) indiquant la fenêtre dans laquelle sera construit ce widget.
Ligne 10. De même on crée un widget bouton en instanciant la classe tk.Button(). Là aussi, l’appel à la méthode
.quit() se fait par self.quit puisque la fenêtre est instanciée dans la variable self. Par ailleurs, on ne met ni parenthèses
ni arguments à self.quit car il s’agit d’une fonction callback (comme dans la rubrique précédente).
Lignes 11 et 12. On place les deux widgets dans la fenêtre avec la méthode .pack().
Ligne 15. Ici on autorise le lancement de notre application Tkinter en ligne de commande (python tk_application.py),
ou bien de réutiliser notre classe en important tk_application.py en tant que module (import tk_application) (voir
le chapitre 14 Création de modules).
Ligne 16. On instancie notre application.
Ligne 17. On donne un titre dans la fenêtre de notre application. Comme on utilise de petits widgets avec la méthode
pack(), il se peut que le titre ne soit pas visible lors du lancement de l’application. Toutefois, si on « étire » la fenêtre à la
souris, le titre le deviendra. On pourra noter que cette méthode .title() est héritée de la classe mère Tk.
Ligne 18. On lance le gestionnaire d’événements.
Au final, vous obtiendrez le même rendu que précédemment (cf. figure 20.3). Alors vous pourrez-vous poser la question,
« pourquoi ai-je besoin de toute cette structure alors que le code précédent semblait plus direct? ». La réponse est simple,
lorsqu’un projet de GUI grossit, le code devient très vite illisible s’il n’est pas organisé en classe. De plus, la non-utilisation de
classe rend quasi-obligatoire l’utilisation de variables globales, ce qui on l’a vu, est à proscrire définitivement! Dans la suite
du chapitre, nous verrons quelques exemples qui illustrent cela (cf. la rubrique suivante).
20.6 Le widget canvas
20.6.1 Un canvas simple et le système de coordonnées
Le widget canvas 9de Tkinter est très puissant. Il permet de dessiner des formes diverses (lignes, cercles, etc.), et même
de les animer!
8. https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
9. http://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/tkinter/web/canvas.html
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 227
Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter 20.6. Le widget canvas
FIGURE 20.4 – Exemple 1 de canvas avec le système de coordonnées. Le système de coordonnées est montré en vert et
n’apparaît pas sur la vraie fenêtre Tkinter.
La classe tk.Canvas crée un widget canvas (ou encore canevas en français). Cela va créer une zone (i.e. le canevas en
tant que tel) dans laquelle nous allons dessiner divers objets tels que des ellipses, lignes, polygones, etc., ou encore insérer
du texte ou des images. Regardons tout d’abord un code minimal qui construit un widget canvas, dans lequel on y dessine un
cercle et deux lignes :
1import tkinter as tk
2
3ra cine = tk . Tk ()
4canv = tk . Canva s (racine , bg =" whi te ", he ight =200 , wi dth =200)
5canv.pack()
6ca nv . c re at e_o va l (0 , 0 , 200 , 200 , o ut li ne = " red " , w idt h =1 0)
7canv . c re at e_lin e (0 , 0, 200 , 200 , fill =" black " , w idth = 10)
8canv . c re at e_lin e (0 , 200 , 200 , 0 , fill =" b lac k ", w idt h =10)
9ra cine . m ainl oop ()
Ligne 4. On voit qu’il faut d’abord créer le widget canvas, comme d’habitude en lui passant l’instance de la fenêtre
principale en tant qu’argument positionnel, puis les options. Notons que nous lui passons comme options la hauteur et la
largeur du canvas. Même s’il s’agit d’arguments par mot-clé, donc optionnels, c’est une bonne pratique de les préciser. En
effet, les valeurs par défaut risqueraient de nous mener à dessiner hors de la zone visible (cela ne génère pas d’erreur mais n’a
guère d’intérêt).
Ligne 6 à 8. Nous dessinons maintenant des objets graphiques à l’intérieur du canevas avec les méthodes .create_oval()
(dessine une ellipse) et .create_line() (dessine une ligne). Les arguments positionnels sont les coordonnées de l’ellipse
(les deux points englobant l’ellipse, cf. ce lien 10 pour la définition exacte) ou de la ligne. Ensuite, on passe comme d’habitude
des arguments par mot-clé (vous commencez à avoir l’habitude !) pour mettre en forme ces objets graphiques.
Le rendu de l’image est montré dans la figure 20.4 ainsi que le système de coordonnées associé au canvas. Comme dans
la plupart des bibliothèques graphiques, l’origine du repère du canvas (i.e. la coordonnée (0,0)) est en haut à gauche. Les x
vont de gauche à droite, et les yvont de haut en bas.
Attention
L’axe des yest inversé par rapport à ce que l’on représente en mathématique. Si on souhaite représenter une fonction
mathématique (ou tout autre objet dans un repère régi par un repère mathématique), il faudra faire un changement de repère.
10. http://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/tkinter/web/create_oval.html
228 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
20.6. Le widget canvas Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter
FIGURE 20.5 – Exemple 2 de canvas.
20.6.2 Un canvas encapsulé dans une classe
Voici un exemple un peu plus conséquent d’utilisation du widget canvas qui est inclus dans une classe. Il s’agit d’une
application dans laquelle il y a une zone de dessin, un bouton dessinant des cercles, un autre des lignes et un dernier bouton
qui quitte l’application (figure 20.5).
Le code suivant crée une telle application :
1import tkinter as tk
2import random as rd
3
4cl ass A pp li Canev as ( tk . Tk ):
5def _ _i nit_ _ ( self ):
6tk . Tk . __ init __ ( s elf )
7se lf . size = 500
8se lf . c reer_ wi dg et s ()
9
10 def c re er _w id ge ts ( self ):
11 # cré at ion c anev as
12 se lf . canv = tk . Can vas ( self , bg =" lig ht gray " , h eigh t = sel f .size ,
13 wi dth = self . size )
14 self.canv.pack(side=tk.LEFT)
15 # boutons
16 self . b ou ton_c er cl es = tk . Butto n (self , text =" Cercle !" ,
17 com mand = s elf . d es si ne _c er cl es )
18 se lf . b ou to n_cer cl es . pack ( side = tk . TOP )
19 se lf . b ou to n _l ig ne s = tk . B ut to n ( self , te xt =" L ig ne s !" ,
20 com mand = s elf . d es si ne _l ig ne s )
21 se lf . b outon _l ig ne s . pack ()
22 self . b ou ton_q ui tt er = tk . Butto n (self , text =" Quit ter ",
23 com mand = s elf . q uit )
24 se lf . b ou to n_qui tt er . pack ( side = tk . BOT TOM )
25
26 def r d_co l ( sel f ):
27 return rd. choice ((" black ", " red ", " green ", " blue ", " yellow ", " magenta " ,
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 229
Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter 20.6. Le widget canvas
28 " cy an ", " wh ite ", " pu rple "))
29
30 def de ss in e_ ce rc le s ( se lf ):
31 for i in range (20):
32 x , y = [ rd . ra ndin t (1 , se lf . si ze ) for j in r ange (2)]
33 dia me te r = rd . ran di nt (1 , 5 0)
34 se lf . canv . c re at e_ ov al ( x, y , x + diameter , y + diameter ,
35 fi ll = self . r d_co l ())
36
37 def de ss in e_ li gn es ( self ):
38 for i in range (20):
39 x , y , x2 , y2 = [ rd . ran dint (1 , s elf . size ) for j in ran ge (4)]
40 se lf . canv . c re at e_ li ne ( x, y , x2 , y2 , fill = self . r d_co l ())
41
42
43 if __name__ == "__main__ ":
44 app = AppliCanevas()
45 app . title (" Mon Can evas Psy ch édé liqu e !")
46 app . mai nl oo p ()
Lignes 4 à 6. Comme montré dans la rubrique Construire une application Tkinter avec une classe, notre classe AppliCanevas
hérite de la classe générale tk.Tk et la fenêtre Tk se retrouve dans la variable self.
Ligne 7. On crée un attribut de la classe self.size qui contiendra la taille (hauteur et largeur) du canvas. On rappelle
que cet attribut sera visible dans l’ensemble de la classe puisqu’il est « accroché » à celle-ci par le self.
Ligne 8. On lance la méthode .creer_widgets() (qui est elle aussi « accrochée » à la classe par le self).
Lignes 12 à 14. On crée un widget canvas en instanciant la classe tk.Canvas. On place ensuite le canvas dans la fenêtre
avec la méthode .pack() en lui précisant où le placer avec la variable Tkinter tk.LEFT.
Lignes 15 à 24. On crée des widgets boutons et on les place dans la fenêtre. À noter que chacun de ces widgets appelle une
méthode différente, dont deux que nous avons créées dans la classe (.dessine_cercle() et .dessine_lignes()).
Ligne 26 à 28. Cette méthode renvoie une couleur au hasard sous forme de chaîne de caractères.
Lignes 30 à 40. On définit deux méthodes qui vont dessiner des paquets de 20 cercles (cas spécial d’une ellipse) ou 20
lignes aléatoires. Lors de la création de ces cercles et lignes, on ne les récupère pas dans une variable car on ne souhaite ni les
réutiliser ni changer leurs propriétés par la suite. Vous pourrez noter ici l’avantage de programmer avec une classe, le canvas
est directement accessible dans n’importe quelle méthode de la classe avec self.canv (pas besoin de le passer en argument
ou de créer une variable globale).
20.6.3 Un canvas animé dans une classe
Dans ce dernier exemple, nous allons illustrer la puissance du widget canvas en vous montrant que l’on peut animer les
objets se trouvant à l’intérieur. Nous allons également découvrir une technique intéressante, à savoir, comment « intercepter »
des clics de souris générés ou des touches pressées par l’utilisateur. L’application consiste en une « baballe » qui se déplace
dans la fenêtre et dont on contrôle les propriétés à la souris (cf. figure 20.6). Vous pouvez télécharger le script ici 11.
1""" Super appli baballe !!!
2
3Us age : pyth on tk_b aball e .py
4- clic gauche : faire grossir la baballe
5- c lic dro it : fai re r é tr é cir la b abal le
6- clic central : relance la baballe ( depuis le point du clic )
7dans une direc tion al é atoir e
8- touche Esc: quitte l'appli baballe
9"""
10
11 import tkinter as tk
12 import random as rd
13
14 cl ass A pp li Babal le ( tk . Tk ):
15 def _ _i nit_ _ ( self ):
16 """Constructeur de l'application ."""
17 tk . Tk . __ init __ ( s elf )
18 # Coord baballe .
19 se lf .x , self .y = 200 , 200
20 # Rayon baballe .
21 se lf . size = 50
22 # Pas de d eplac ement .
23 se lf .dx , se lf . dy = 20 , 20
24 # Cré at ion et pa ckin g du canv as .
25 se lf . canv = tk . Can vas ( self , bg = 'light gray ', height =400 , width =400)
26 self.canv.pack()
27 # Cré at ion de la bab alle .
11. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/tk_baballe.py
230 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
20.6. Le widget canvas Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter
28 se lf . bab alle = self . canv . cre at e_ oval ( se lf .x , self .y ,
29 se lf .x+ self . size ,
30 se lf .y+ self . size ,
31 width =2 , fill =" blue ")
32 # Binding des actions.
33 se lf . canv . bind (" < Butto n -1 >" , s elf . i ncr )
34 se lf . canv . bind (" < Butto n -2 >" , s elf . b oom )
35 se lf . canv . bind (" < Butto n -3 >" , s elf . d ecr )
36 se lf . bind (" < Escape >" , self . stop )
37 # Lancer la b abal le .
38 self.move()
39
40 def move ( self ):
41 """ Dé p lac e la ba ball e ( app el ée it é r ative me nt av ec la m é tho de af ter )."" "
42 # In cr é me nte c oor d b abal le .
43 se lf .x += self . dx
44 se lf .y += self . dy
45 # Vé rifier que la baballe ne sort pas du canvas (choc é las tique ).
46 if s elf . x < 1 0:
47 se lf . dx = ab s( self . dx )
48 if s elf . x > 400 - self . size -10:
49 se lf . dx = - abs ( self . dx)
50 if s elf . y < 1 0:
51 se lf . dy = ab s( self . dy )
52 if s elf . y > 400 - self . size -10:
53 se lf . dy = - abs ( self . dy)
54 # Mise à jour des coord .
55 se lf . canv . c oord s ( sel f . baballe , self .x , se lf .y , self .x + se lf . size ,
56 self.y+self.size)
57 # Rap pel de move toute s les 50 ms .
58 se lf . af ter (50 , se lf . move )
59
60 def boom ( self , m clic k ):
61 """ Relance la baballe dans une direction al é atoire au point du clic ."""
62 se lf .x = mcl ick . x
63 se lf .y = mcl ick . y
64 se lf . canv . c re at e_ te xt ( s elf .x , self .y , text =" Boom !" , fi ll =" red ")
65 self . dx = rd. ch oice ([ -30 , -20 , -10 , 10 , 20 , 30])
66 self . dy = rd. ch oice ([ -30 , -20 , -10 , 10 , 20 , 30])
67
68 def incr ( self , l clic k ):
69 """ Augmente la taille de la baballe ."""
70 se lf . size += 10
71 if self.size > 200:
72 se lf . size = 200
73
74 def decr ( self , r clic k ):
75 """ Diminue la taille de la baballe ."""
76 se lf . size -= 10
77 if s elf . s ize < 10:
78 se lf . size = 10
79
80 def stop ( self , esc ):
81 """ Quitte l 'application ."""
82 self.quit()
83
84
85 if __name__ == "__main__ ":
86 myapp = AppliBaballe()
87 my app . t itle (" Baba lle !")
88 my app . m ainl oop ()
Lignes 19 à 23. Les coordonnées de la baballe, ses pas de déplacement, et sa taille sont créés en tant qu’attributs de notre
classe. Ainsi ils seront visibles partout dans la classe.
Lignes 25 à 31. Le canvas est ensuite créé et placé dans la fenêtre, puis on définit notre fameuse baballe. À noter, les
coordonnées self.x et self.y de la baballe représentent en fait son côté « nord-ouest » (en haut à gauche, voir le point (x0,
y0) dans la documentation officielle12).
Lignes 33 à 35. Jusqu’à maintenant, nous avons utilisé des événements provenant de clics sur des boutons. Ici, on va
« intercepter » des événements générés par des clics de souris sur le canvas et les lier à une fonction / méthode (comme
nous l’avions fait pour les clics sur des boutons avec l’option command=...). La méthode pour faire cela est .bind(), voilà
pourquoi on parle de event binding en anglais. Cette méthode prend en argument le type d’événement à capturer en tant
que chaîne de caractères avec un format spécial : par exemple "<Button-1>" correspond à un clic gauche de la souris (de
même "<Button-2>" et "<Button-3>" correspondent aux clics central et droit respectivement). Le deuxième argument de
la méthode .bind() est une méthode / fonction callback à appeler lors de la survenue de l’événement (comme pour les clics
12. http://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/tkinter/web/create_oval.html
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 231
Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter 20.7. Pour aller plus loin
de bouton, vous vous souvenez? On l’appelle donc sans parenthèses ni arguments). On notera que tous ces événements sont
liés à des clics sur le canvas, mais il est possible de capturer des événements de souris sur d’autres types de widgets.
Ligne 36. De même, on peut « intercepter » un événement lié à l’appui sur une touche, ici la touche Esc.
Ligne 38. La méthode .move() est appelée, ainsi l’animation démarrera dès l’exécution du constructeur, donc peu après
l’instanciation de notre application (Ligne 86).
Lignes 40 à 58. On définit une méthode .move() qui va gérer le déplacement de la baballe avec des chocs élastiques sur
les parois (et faire en sorte qu’elle ne sorte pas du canvas).
Lignes 55 et 56. On utilise la méthode .coords() de la classe Canvas, qui « met à jour » les coordonnées de n’importe
quel objet dessiné dans le canvas (c’est-à-dire que cela déplace l’objet).
Ligne 58. Ici, on utilise une autre méthode spécifique des objets Tkinter. La méthode .after() rappelle une autre méthode
ou fonction (second argument) après un certain laps de temps (ici 50 ms, passé en premier argument). Ainsi la méthode
.move() se rappelle elle-même, un peu comme une fonction récursive. Toutefois, ce n’est pas une vraie fonction récursive
comme celle vue dans le chapitre 12 (exemple du calcul de factorielle), car Python ne conserve pas l’état de la fonction lors
de l’appel de .after(). C’est comme si on avait un return, tout l’espace mémoire alloué à la méthode .move() est détruit
lorsque Python rencontre la méthode .after(). On obtiendrait un résultat similaire avec la boucle suivante :
1import time
2
3...
4
5wh ile T rue :
6move ()
7ti me . sl eep ( 0.05 ) # a tt endr e 50 ms
Le temps de 50 ms donne 20 images (ou clichés) par seconde. Si vous diminuez ce temps, vous aurez plus d’images par
secondes et donc un « film » plus fluide.
Ligne 60 à 66. On définit la méthode .boom() de notre classe qui on se souvient est appelée lors d’un événement clic cen-
tral sur le canvas. Vous noterez qu’outre le self, cette fonction prend un autre argument que nous avons nommé ici mclick.
Il s’agit d’un objet spécial géré par Tkinter qui va nous donner des informations sur l’événement généré par l’utilisateur. Dans
les lignes 62 et 63, cet objet mclick récupère les coordonnées où le clic a eu lieu grâce aux attributs mclick.x et mclick.y.
Ces coordonnées sont réaffectées à la baballe pour la faire repartir de l’endroit du clic. Nous créons ensuite un petit texte dans
le canevas et affectons des valeurs aléatoires aux variables de déplacement pour faire repartir la baballe dans une direction
aléatoire.
Lignes 68 à 78. On a ici deux méthodes .incr() et .decr() appelées lors d’un clic gauche ou droit. Deux choses sont à
noter : i) l’attribut self.size est modifié dans les deux fonctions, mais le changement de diamètre de la boule ne sera effectif
dans le canvas que lors de la prochaine exécution de l’instruction self.canv.coords() (dans la méthode .move()); ii) de
même que pour la méthode .boom(), ces deux méthodes prennent un argument après le self (lclick ou rclick) récupérant
ainsi des informations sur l’événement de l’utilisateur. Même si on ne s’en sert pas, cet argument après le self est obligatoire
car il est imposé par la méthode .bind().
Lignes 80 à 82. Cette méthode quitte l’application lorsque l’utilisateur fait un clic sur la touche Esc.
Il existe de nombreux autres événements que l’on peut capturer et lier à des méthodes / fonctions callback. Vous trouverez
une liste complète ici 13.
20.7 Pour aller plus loin
20.7.1 D’autres widgets
Jusqu’à maintenant nous avons vu les widgets Button,Canvas,Label, mais il en existe bien d’autres. En voici la liste avec
une brève explication pour chacun :
—Checkbutton : affiche des cases à cocher.
—Entry : demande à l’utilisateur de saisir une valeur / une phrase.
—Listbox : affiche une liste d’options à choisir (comme dans la figure 20.1).
—Radiobutton : implémente des « boutons radio ».
—Menubutton et Menu : affiche des menus déroulants.
—Message : affiche un message sur plusieurs lignes (extensions du widget Label).
—Scale : affiche une règle graduée pour que l’utilisateur choisisse parmi une échelle de valeurs.
—Scrollbar : affiche des ascenseurs (horizontaux et verticaux).
13. http://effbot.org/tkinterbook/tkinter-events-and-bindings.htm
232 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
20.7. Pour aller plus loin Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter
FIGURE 20.6 – Exemple de canvas animé à deux instants de l’exécution (panneau de gauche : au moment où on effectue un
clic central; panneau de droite : après avoir effectué plusieurs clics gauches).
—Text : crée une zone de texte dans lequel l’utilisateur peut saisir un texte sur plusieurs lignes (comme dans la figure
20.1).
—Spinbox : sélectionne une valeur parmi une liste de valeurs.
—tkMessageBox : affiche une boîte avec un message.
Il existe par ailleurs des widgets qui peuvent contenir d’autres widgets et qui organisent le placement de ces derniers :
—Frame :widget container pouvant contenir d’autres widgets classiques, particulièrement utile lorsqu’on réalise une
GUI complexe avec de nombreuses zones.
—LabelFrame : comme Frame mais affiche aussi un label sur le bord.
—Toplevel : pour créer des fenêtres indépendantes.
—PanedWindow : container pour d’autres widgets, mais ici l’utilisateur peut réajuster les zones affectées à chaque widget
fils.
Vous trouverez la documentation exhaustive pour tous ces widgets (ainsi que ceux que nous avons décrits dans les rubriques
précédentes) sur le site de l’Institut des mines et de technologie du Nouveau Mexique 14 (MNT). Par ailleurs, la page Universal
widget methods 15 vous donnera une vue d’ensemble des différentes méthodes associées à chaque widget.
Il existe également une extension de Tkinter nommée ttk, réimplémentant la plupart des widgets de base de Tkinter et qui
en propose de nouveaux (Combobox,Notebook,Progressbar,Separator,Sizegrip et Treeview). Typiquement, si vous utilisez
ttk, nous vous conseillons d’utiliser les widgets ttk en priorité, et pour ceux qui n’existent pas dans ttk, ceux de Tkinter (comme
Canvas qui n’existe que dans Tkinter). Vous pouvez importer le sous-module ttk de cette manière : import tkinter.ttk
as ttk.
Vous pourrez alors utiliser les classes de widget de ttk (par exemple ttk.Button, etc.). Si vous souhaitez importer ttk et
Tkinter, il suffit d’utiliser ces deux lignes :
1import tkinter as tk
2import tkinter . ttk as ttk
Ainsi vous pourrez utiliser des widgets de Tkinter et de ttk en même temps.
Pour plus d’informations, vous pouvez consulter la documentation officielle de Python 16, ainsi que la documentation très
complète du site du MNT 17.
14. http://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/tkinter/web/index.html
15. https://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/tkinter/web/universal.html
16. https://docs.python.org/3/library/tkinter.ttk.html
17. http://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/tkinter/web/ttk.html
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 233
Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter 20.7. Pour aller plus loin
20.7.2 Autres pistes à approfondir
Si vous souhaitez aller un peu plus loin en Tkinter, voici quelques notions / remarques qui pourraient vous être utiles. Pour
les débutants, vous pouvez passer cette rubrique.
Les variables de contrôle
Lorsque vous souhaitez mettre un jour un widget avec une certaine valeur (par exemple le texte d’un label), vous ne pouvez
pas utiliser une variable Python ordinaire, il faudra utiliser une variable Tkinter dite de contrôle. Par exemple, si on souhaitait
afficher les coordonnées de notre baballe (cf. rubrique précédente) dans un label, et que cet affichage se mette à jour au fur
et à mesure des mouvements de la baballe, il faudrait utiliser des variables de contrôle. On peut créer de telles variables avec
les classes tk.StringVar pour les chaînes de caractères, tk.DoubleVar pour les floats, et tk.IntVar pour les entiers. Une
fois créée, par exemple avec l’instruction var = tk.StringVar(), on peut modifier la valeur d’une variable de contrôle
avec la méthode var.set(nouvelle_valeur) : ceci mettra à jour tous les widgets utilisant cette variable var. Il existe aussi
la méthode var.get() qui récupère la valeur actuelle contenue dans var. Enfin, il faudra lors de la création du label utiliser
l’option textvariable= avec votre variable de contrôle (par exemple tk.Label(..., textvariable=var, ...)) pour
que cela soit fonctionnel.
À nouveau, vous trouverez une documentation précise sur le site du MNT 18.
Autres méthodes de placement des widgets dans la fenêtre Tk
Dans les exemples montrés dans ce chapitre, nous avons systématiquement utiliser la méthode .pack() pour placer les
widgets. Cette méthode très simple et directe « empaquette » les widgets les uns contre les autres et redimensionne la fenêtre
automatiquement. Avec l’option side= et les variables tk.BOTTOM,tk.LEFT,tk.TOP et tk.RIGHT on place facilement les
widgets les uns par rapport aux autres. Toutefois, la méthode .pack() peut parfois présenter des limites, il existe alors deux
autres alternatives.
La méthode .grid() permet, grâce à l’utilisation d’une grille, un placement mieux contrôlé des différents widgets. La
méthode .place() place enfin les widgets en utilisant les coordonnées de la fenêtre principale. Nous ne développerons pas
plus ces méthodes, mais voici de la documentation supplémentaire en accès libre :
—.pack() 19 ;
—.grid() 20,21 ;
—.place() 22.
Hériter de la classe Frame pour vos applications?
Comme illustré dans nos exemples, nous vous recommandons pour vos classes applications Tkinter d’hériter de la classe
mère tk.Tk et d’utiliser le constructeur de la classe mère tk.Tk.__init__(). Toutefois, il se peut qu’en consultant d’autres
ressources certains auteurs utilisent la technique d’héritage de la classe mère tk.Frame :
1import tkinter as tk
2
3cl ass A pp licat io n (tk . Fram e ):
4def _ _i nit_ _ ( self , r acin e = Non e ):
5tk . Fram e . __ init __ ( self , rac ine )
6self.racine = racine
7self.create_widgets()
8
9def cr ea te _w id ge ts ( self ):
10 se lf . la bel = tk . Label ( s elf . racine , text =" J 'adore Python !")
11 self . bou ton = tk . Button ( self .racine , text =" Quit ter ",
12 fg =" g reen " , c om mand = s elf . quit )
13 se lf . la bel . pack ()
14 se lf . bo uton . pack ()
15
16
17 if __name__ == "__main__ ":
18 ra cine = tk . Tk ()
19 ra cine . t itl e (" Ma P remi è re App : -)")
18. https://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/tkinter/web/control-variables.html
19. http://effbot.org/tkinterbook/pack.htm
20. http://effbot.org/tkinterbook/grid.htm
21. https://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/tkinter/web/grid.html
22. http://effbot.org/tkinterbook/place.htm
234 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
20.7. Pour aller plus loin Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter
20 app = Ap plica ti on ( rac ine )
21 ra cine . m ainl oop ()
Lignes 17 à 21. Commentons d’abord le programme principal : ici on crée la fenêtre principale dans l’instance racine
puis on instancie notre classe en passant racine en argument.
Lignes 4 et 5. Ici réside la principale différence par rapport à ce que nous vous avons montré dans ce chapitre : en ligne
4 on passe l’argument racine à notre constructeur, puis en ligne 5 on passe ce même argument racine lors de l’appel du
constructeur de la classe tk.Frame (ce qui était inutile lorsqu’on héritait de la classe Tk).
Ligne 6. L’argument racine passé à la méthode .__init__() est finalement une variable locale. Comme il s’agit de
l’instance de notre fenêtre principale à passer à tous nos widgets, il faut qu’elle soit visible dans toute la classe. La variable
self.racine est ainsi créée afin d’être réutilisée dans d’autres méthodes.
Vous pourrez vous posez la question : « Pourquoi en ligne 4 l’argument par mot-clé racine=None prend la valeur None
par défaut? ». Et bien, c’est parce que notre classe Application peut s’appeler sans passer d’instance de fenêtre Tk. Voici un
exemple avec les lignes qui changent seulement (tout le reste est identique au code précédent) :
1[...]
2cl ass A pp licat io n (tk . Fram e ):
3def _ _i nit_ _ ( self , r acin e = Non e ):
4tk . Fr ame . __ in it__ ( self )
5self.racine = racine
6[...]
7[...]
8if __name__ == "__main__ ":
9app = Application ()
10 app . mai nl oo p ()
Dans un tel cas, l’argument racine prend la valeur par défaut None lorsque la méthode .__init__() de notre classe
est exécutée. L’appel au constructeur de la classe Frame en ligne 4 instancie automatiquement une fenêtre Tk (car cela est
strictement obligatoire). Dans la suite du programme, cette instance de la fenêtre principale sera self.racine et il n’y aura
pas de changement par rapport à la version précédente. Cette méthode reste toutefois peu intuitive car cette instance de la
fenêtre principale self.racine vaut finalement None !
Hériter de la classe Frame ou de la classe Tk sont deux manières tout à fait valides pour créer des applications Tkinter. Le
choix de l’une ou de l’autre relève plus de préférences que l’on acquiert en pratiquant, voire de convictions philosophiques
sur la manière de programmer. Toutefois, nous pensons qu’hériter de la classe tk.Tk est une manière plus générale et plus
compacte : tout ce qui concerne le fenêtrage Tkinter se situera dans votre classe Application, et le programme principal n’aura
qu’à instancier l’application et à lancer le gestionnaire d’événements (les choses seront ainsi mieux « partitionnées »). C’est
donc la méthode que nous vous recommandons.
Passage d’arguments avec *args et **kwargs
Si vous allez chercher de la documentation supplémentaire sur Tkinter, il se peut que vous tombiez sur ce style de syntaxe
lorsque vous créez votre classe contenant l’application graphique :
1cl ass Mo nA pplic at io n (tk . Tk ):
2def __in it__ ( self , *args , ** kwargs ):
3tk . Tk . __init__ ( self , * args , ** kwargs )
4# ici dé bute la construc tion de votre appli
5[...]
6
7# progra mme pr incipal
8if __name__ == "__main__ ":
9[...]
10 app = MonApplication()
11 [...]
Les arguments *args et **kwargs récupérent facilement tous les arguments « positionnels » et « par mot-clé ». Pour plus
de détails sur comment *args et **kwargs fonctionnent, reportez-vous au chapitre 21 Remarques complémentaires.
Dans l’exemple ci-dessus, *args et **kwargs sont inutiles car lors de l’instanciation de notre application, on ne passe
aucun argument : app = MonApplication(). Toutefois, on pourrait être intéressé à récupérer des arguments passés au
constructeur, par exemple :
1app = Mo nApplication (arg1 , arg2 , option1 =val1 , option2 = val2 )
Ainsi certains auteurs laissent toujours ces *args et **kwargs au cas où on en ait besoin dans le futur. Cela est bien utile
lorsqu’on distribue notre classe à la communauté et que l’on souhaite que les futurs utilisateurs puissent passer des arguments
Tkinter au constructeur de notre classe.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 235
Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter 20.7. Pour aller plus loin
Toutefois, même si cela « ne coûte rien », nous vous recommandons de ne pas mettre ces *args et **kwargs si vous n’en
avez pas besoin, comme nous vous l’avons montré dans les exemples de ce chapitre. Rappelons nous de la PEP 20 (cf. chapitre
15 Bonnes Pratiques en programmation Python), les assertions « Simple is better than complex » ou « Sparse is better than
dense » nous suggèrent qu’il est inutile d’ajouter des choses dont on ne se sert pas.
Toujours préciser l’instance de la fenêtre principale
Tkinter est parfois surprenant. Dans le code suivant, on pourrait penser que celui-ci n’est pas fonctionnel :
1>>> import tkinter as tk
2>>> bouton = tk . Button ( text =" Quitter ")
3>> > b out on . pack ()
Pour autant, cela fonctionne et on voit un bouton apparaître! En fait, Tkinter va automatiquement instancier la fenêtre
principale, si bien qu’il n’est pas obligatoire de passer cette instance en argument d’un widget. À ce moment, on peut se de-
mander où est passé cette instance. Heureusement, Tkinter garde toujours une filiation des widgets avec les attributs .master
et .children :
1>>> racine = bouton.master
2>>> racine
3< tki nt er . Tk o bjec t . >
4>> > rac ine . c hild ren
5{'!button ': < t kint er . B ut to n o bj ect .! butt on >}
6>>> bouton [" command "] = racine . destroy
Ligne 1. On « récupère » l’instance de la fenêtre principale dans la variable racine.
Les lignes 4 et 5 montrent que le bouton est un « enfant » de cette dernière.
Enfin, ligne 6, on réassigne la destruction de la fenêtre lorsqu’on clique sur le bouton.
Ces attributs .master et .children existent pour tous widgets et sont bien pratiques lorsqu’on crée de grosses applica-
tions graphiques (où on utilise souvent des widgets parents contenant d’autres widgets enfants). Une autre source d’information
sur les widgets se trouvent dans les méthodes dont le nom commence par winfo. Par exemple, la méthode .winfo_toplevel()
renvoie la même information que l’attribut .master (une référence vers le widget parent).
Conseil
Même si cela est possible, nous vous conseillons de systématiquement préciser l’instance de la fenêtre principale lors de
la création de vos widgets.
Passage d’arguments à vos fonctions callback
Comme vu dans nos exemples ci-dessus, les fonctions callback ne prennent pas d’arguments ce qui peut se révéler parfois
limitant. Il existe toutefois une astuce qui utilise les fonctions lambda; nous expliquons brièvement les fonctions lambda dans
le chapitre 21 Remarques complémentaires. Toutefois, nous ne développons pas leur utilisation avec Tkinter et les fonctions
callback car cela dépasse le cadre de cet ouvrage. Pour de plus amples explications sur cette question, vous pouvez consulter
le site pythonprogramming 23 et le livre de Gérard Swinnen 24.
Application Tkinter avec plusieurs pages
Dans ce chapitre d’introduction, nous vous avons montré des GUI simples avec une seule page. Toutefois, si votre projet
se complexifie, il se peut que vous ayez besoin de créer plusieurs fenêtre différentes. Le livre de Gérard Swinnen 25 et le site
pythonprogramming 26 sont des bonnes sources pour commencer et voir concrètement comment faire cela.
20.7.3 Bibliographie pour aller plus loin
Voici quelques ressources que vous pouvez utiliser pour continuer votre apprentissage de Tkinter :
1. En anglais :
23. https://pythonprogramming.net/passing-functions-parameters-tkinter-using-lambda/
24. https://inforef.be/swi/python.htm
25. https://inforef.be/swi/python.htm
26. https://pythonprogramming.net/change-show-new-frame-tkinter/
236 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
20.8. Exercices Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter
— La Documentation officielle 27 de Python.
— Le manuel 28 de référence sur le site du MNT.
— Le site 29 de Fredrik Lundh est également très complet.
— Pour avoir un exemple 30 rapide de code pour chaque widget.
— Le livre 31 de David Love Learn Tkinter By Example qui montre des exemples concrets d’applications Tkinter de plus
en plus complexes (pdf en libre téléchargement).
— Le site 32 très bien fait de Harisson (avec vidéos!) vous guidera dans la construction d’une GUI complète et complexe
avec de nombreuses fonctions avancées (comme par exemple mettre des graphes matplotlib qui se mettent à jour dans
la GUI!).
2. En français :
— Le site 33 bien complet d’Étienne Florent.
— Le livre 34 de Gérard Swinnen qui montre de nombreux exemples d’applications tkinter (pdf en libre téléchargement).
20.8 Exercices
Conseil : dans tous les exercices qui suivent nous vous recommandons de concevoir une classe pour chaque exercice.
20.8.1 Application de base
Concevez une application qui affiche l’heure dans un label (par exemple 09:10:55) et qui possède un boutton quitter.
L’heure affichée sera celle au moment du lancement de l’application. Pour « attraper » l’heure, vous pourrez utiliser la fonction
strftime() du module time.
20.8.2 Horloge
Sur la base de l’application précédente, faites une application qui affiche l’heure dans un label en se mettant à jour sur
l’heure de l’ordinateur une fois par seconde. Vous concevrez une méthode .mise_a_jour_heure() qui met à jour l’heure
dans le label et qui se rappelle elle-même toutes les secondes (n’oubliez pas la méthode .after(), cf. rubrique Un canvas
animé dans une classe ci-dessus). Pour cette mise à jour, vous pourrez utiliser la méthode .configure(), par exemple :
self.label.configure(text=heure) où heure est une chaîne de caractères représentant l’heure actuelle.
20.8.3 Compte à rebours
Créer une application affichant un compte à rebours dans un label. L’utilisateur choisira entre 1 et 240 minutes en passant
un argument au lancement du script, par exemple : python tk_compte_a_rebours.py 34 signifiera un compte à rebours
de 34’ (le programme vérifiera qu’il s’agit d’un entier entre 1 et 240 inclus). Il y aura un bouton « Lancer » pour démarrer
le compte à rebours et un boutton « Quitter » au cas où on veuille quitter avant la fin. À la fin du rebours, le programme
affichera 10 fois la phrase « C’est fini!!! » dans le shell et quittera automatiquement le script. Une image du résultat attendu
est montrée dans la figure 20.7.
20.8.4 Triangle de Sierpinski
Le triangle de Sierpinski 35 est une fractale classique. On se propose ici de la dessiner avec un algorithme tiré du jeu du
chaos 36. Celui-ci se décompose en pseudo-code de la façon suivante :
27. https://wiki.python.org/moin/TkInter
28. https://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/tkinter/web/index.html
29. http://effbot.org/tkinterbook/
30. https://www.tutorialspoint.com/python/python_gui_programming.htm
31. https://github.com/Dvlv/Tkinter-By-Example
32. https://pythonprogramming.net/tkinter-depth-tutorial-making-actual-program/
33. http://tkinter.fdex.eu/index.html
34. https://inforef.be/swi/python.htm
35. https://fr.wikipedia.org/wiki/Triangle_de_Sierpi%C5%84ski
36. https://fr.wikipedia.org/wiki/Jeu_du_chaos
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 237
Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter 20.8. Exercices
FIGURE 20.7 – Compte à rebours.
FIGURE 20.8 – Triangle de Sierpinski.
1dé fi nir les 3 so mmet s d 'un t rian gle isoc è le ou é qu ilat é ral
2point <- coordonn é es (x , y) du centre du trianle
3des sine r ( point ) # un pixel de l arg e
4pour i de 0 à 25000:
5sommet_tmp <- choisir un sommet du triangle au hasard
6point <- c alcu ler ( co ordo nn é es(x , y ) du c ent re entre po int et so mmet_ tmp )
7des sine r ( point )
Le rendu final attendu est montré dans la figure 20.8. On utilisera un canevas de 400x400 pixels. Il y a aura un bouton «
Quitter » et un bouton « Launch! » qui calculera et affichera 10000 points supplémentaires dans le triangle de Sierpinski.
20.8.5 Polygone de Sierpinski (exercice +++)
Améliorer l’application précédente en proposant une liste de choix supplémentaire demandant à l’utilisateur de choisir le
nombre de sommets (de 3 à 10). Le programme calculera automatiquement la position des sommets. Pour prendre en main
le widget Listbox, voici un code minimal qui pourra vous aider. Celui-ci contient une Listbox et permet d’afficher dans le
terminal l’élément sélectionné. Nous vous conseillons de bien étudier le code ci-dessous et d’avoir résolu l’exercice précédent
avant de vous lancer!
1import tkinter as tk
238 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
20.8. Exercices Chapitre 20. Fenêtres graphiques et Tkinter
2
3cl ass M aL istB ox ( tk . Tk ):
4def _ _i nit_ _ ( self ):
5# I ns ta nc iat io n fen ê t re Tk .
6tk . Tk . __ init __ ( s elf )
7self . listbox = tk . Listbox ( self , h eight =10 , wi dth =4)
8se lf . lis tbox . p ack ()
9# Ajout des items à la listbox ( entiers ).
10 fo r i i n r an ge (1 , 10+ 1) :
11 # Util is atio n de ma m é tho de . insert ( index , ele ment )
12 # Ajout de l 'e ntie r i ( tk . END si gn if ie en d er ni er ).
13 self . l istbox . inse rt ( tk .END , i )
14 # S elec ti on du p re mier é lé ment de l istb ox .
15 self . listbox . s elec t_set (0)
16 # Liaison d'une m é thode quan d clic sur li stbo x .
17 se lf . lis tbox . b ind (" < < Li stbo xSel ect > >" , s elf . c li c_ li stbox )
18
19 def c lic_l istbo x (self , event ):
20 # R é cup é r at ion du wi dg et à p arti r de l 'objet event .
21 widget = event.widget
22 # R é cup é r at ion du ch oix s é l ecti on n é da ns la lis tb ox ( t uple ).
23 # Par exemple renvoie `(5 ,) `si on a cliqu é sur `5`.
24 sel ecti on = widg et . curs el ectio n ()
25 # R é cup é r at ion du no mb re s é lec ti onn é ( dé j à un en tier ).
26 cho ix _s ele ct = wi dg et . get ( s el ec ti on [0] )
27 # Afficha ge .
28 print (f" Le choix s é lect ionn é est { cho ix_se lect }, "
29 f" son type est { ty pe ( choi x_ se le ct )}" )
30
31
32
33 if __name__ == "__main__ ":
34 app = MaListBox ()
35 app. title (" MaListBox ")
36 app . mai nl oo p ()
20.8.6 Projet simulation d’un pendule
Vous souhaitez aller plus loin après ces exercices de « mise en jambe »? Nous vous conseillons d’aller directement au
chapitre 22 Mini projets. Nous vous proposons de réaliser une application Tkinter qui simule le mouvement d’un pendule.
En réalisant une application complète de ce genre, un peu plus conséquente, vous serez capable de construire vos propres
applications.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 239
Chapitre 21
Remarques complémentaires
21.1 Différences Python 2 et Python 3
Python 3 est la version de Python qu’il faut utiliser.
Néanmoins, Python 2 a été employé pendant de nombreuses années par la communauté scientifique et vous serez certai-
nement confrontés à un programme écrit en Python 2. Voici quelques éléments pour vous en sortir :
21.1.1 Le mot-clé print / la fonction print()
En Python 2 print est un mot-clé du langage (en anglais statement) au même titre que for,if,def, etc. Il s’utilise ainsi
sans parenthèse. Par exemple :
1>>> print 12
212
3>> > print " g irafe "
4girafe
Par contre en Python 3, print() est une fonction. Ainsi, si vous n’utilisez pas de parenthèse, Python vous renverra une
erreur :
1>>> print 12
2File " < stdin >" , line 1
3print 12
4^
5SyntaxError : Missing pare nthe ses in call to 'print '
21.1.2 Division d’entiers
En Python 3, la division de deux entiers, se fait naturellement, c’est-à-dire que l’opérateur /renvoie systématiquement un
float. Par exemple :
1>>> 3 / 4
20.75
Il est également possible de réaliser une division entière avec l’opérateur // :
1>>> 3 // 4
20
La division entière renvoie finalement la partie entière du nombre 0.75, c’est-à-dire 0.
Attention! En Python 2, la division de deux entiers avec l’opérateur /correspond à la division entière, c’est-à-dire le
résultat arrondi à l’entier inférieur. Par exemple :
1>>> 3 / 5
20
3>>> 4 / 3
41
Faites très attention à cet aspect si vous programmez encore en Python 2, c’est une source d’erreur récurrente.
240
21.1. Différences Python 2 et Python 3 Chapitre 21. Remarques complémentaires
21.1.3 La fonction range()
En Python 3, la fonction range() renvoie un objet de type range (cf. chapitres 5 Boucles et comparaisons et 13 Containers,
dictionnaires, tuples et sets) :
1>>> range (3)
2ra ng e (0 , 3)
Comme on a vu au chapitre 5 Boucles et comparaisons, ces objets sont itérables produisant successivement les nombres
0, puis 1puis 2sur notre exemple :
1>>> for i in range (3):
2... pr int ( i)
3...
40
51
62
En Python 2, la fonction range() renvoie une liste. Par exemple :
1>>> range (3)
2[0 , 1 , 2]
3>>> range (2 , 6)
4[2 , 3 , 4 , 5]
La création de liste avec range() était pratique mais très peu efficace en mémoire lorsque l’argument donné à range()
était un grand nombre.
D’ailleurs la fonction xrange() est disponible en Python 2 pour faire la même chose que la fonction range() en Python
3. Attention, ne vous mélangez pas les pinceaux!
1>>> range (3)
2[0 , 1 , 2]
3>>> xrange(3)
4xrange(3)
Remarque
Pour générer une liste d’entiers avec la fonction range() en Python 3, vous avez vu dans le chapitre 4 Listes qu’il suffit
de l’associer avec la fonction list(). Par exemple :
1>> > list ( ra nge (10))
2[0 , 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Remarque En Python 3, la fonction range() est ce qu’on appelle un générateur dans le sens où
elle génère un objet contenant une série de valeurs, utilisables une à la fois, par itération dans une boucle for. L’objet de type
range renvoyé par la fonction est quant à lui appelé itérateur. Si vous souhaitez en savoir un peu plus sur la différence entre
un générateur et un itérateur, vous pouvez consulter cette ressource 1.
21.1.4 Encodage et utf-8
En Python 3, vous pouvez utiliser des caractères accentués dans les commentaires ou dans les chaîne de caractères.
Ce n’est pas le cas en Python 2. Si un caractère accentué est présent dans votre code, cela occasionnera une erreur de ce
type lors de l’exécution de votre script :
1Syn ta xErro r : Non - A SCI I c harac ter '\ xc2 'in file xxx on line yyy , but no encoding
2dec la re d ; see http :// p ytho n . org / d ev / pe ps / pep -0 263/ fo r det ai ls
Pour éviter ce genre de désagrément, ajoutez la ligne suivante en tout début de votre script :
1# coding : utf -8
Si vous utilisez un shebang (voir rubrique précédente), il faudra mettre la ligne # coding: utf-8 sur la deuxième ligne
(la position est importante 2) de votre script :
1. https://data-flair.training/blogs/python-generator-vs-iterator/
2. http://www.python.org/dev/peps/pep-0263/
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 241
Chapitre 21. Remarques complémentaires 21.2. Gestion des exceptions
1#! / usr / bin / e nv p ytho n
2# coding : utf -8
Remarque
L’encodage utf-8 peut aussi être déclaré de cette manière :
1# -* - coding : utf -8 -*-
mais c’est un peu plus long à écrire.
21.2 Gestion des exceptions
Les langages de programmation comme Python contiennent un système de gestion des exceptions 3. Qu’est-ce qu’une
exception? Sur la page anglaise de Wikipedia 4, une exception est définie comme une anomalie de l’exécution d’un programme
requérant une action spéciale, en général l’arrêt de l’exécution. Le plus souvent, une exception correspond à une erreur que
Python rencontre lorsqu’il tente d’exécuter les lignes de code qu’on lui soumet. Par exemple, un problème de syntaxe, une
variable ou objet qui prend une valeur aberrante (par exemple diviser par 0, parcourir une liste au delà du nombre d’éléments,
etc.).
Le système de gestion des exceptions évite que votre programme « plante » en prévoyant vous-même les sources d’erreurs
éventuelles.
Voici un exemple dans lequel on demande à l’utilisateur d’entrer un nombre entier, puis on affiche ce nombre.
1>>> nb = int ( input (" Entrez un nombre entier : "))
2Entrez un nombre entier : 23
3>> > print ( nb )
423
La fonction input() demande à l’utilisateur de saisir une chaîne de caractères. Cette chaîne de caractères est ensuite
transformée en nombre entier avec la fonction int().
Si l’utilisateur ne rentre pas un nombre, voici ce qui se passe :
1>>> nb = int ( input (" Entrez un nombre entier : "))
2Entrez un nombre entier : ATCG
3Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
4File " < stdin >" , line 1, in <module >
5Val ueEr ror : invalid literal for int () with base 10: 'ATCG '
L’erreur provient de la fonction int() qui n’a pas pu convertir la chaîne de caractères "ATCG" en nombre entier, ce qui
est parfaitement normal. En termes plus techniques, on dira que « Python a levé une exception de type ValueError ». Eh oui
il y a de nombreux types d’exceptions différents (voir plus bas)! Le nom de l’exception apparaît toujours comme le premier
mot de la dernière ligne du message d’erreur. Si nous lancions ces lignes de code sous forme de script (du style python
script.py), cet exemple conduirait à l’arrêt de l’exécution du programme.
Le jeu d’instructions try /except permet de tester l’exécution d’une commande et d’intervenir en cas de levée d’excep-
tion.
1>> > tr y :
2... nb = int ( input (" Entrez un nombre entier : "))
3... e xce pt :
4... print (" Vous n 'avez pas entr é un nombre entier !")
5...
6Entrez un nombre entier : ATCG
7Vous n'avez pas entr é un nombre entier !
Dans cette exemple, l’exception levée par la fonction int() (qui ne peut pas convertir "ATCG" en nombre entier) est
interceptée et déclenche l’affichage du message d’avertissement.
On peut ainsi redemander sans cesse un nombre entier à l’utilisateur, jusqu’à ce que celui-ci en rentre bien un.
1>> > whi le True :
2... try :
3... nb = int ( input (" Entrez un nombre entier : "))
4... pri nt (" Le no mb re est " , nb )
5... break
6... excep t :
3. https://fr.wikipedia.org/wiki/Syst%C3%A8me_de_gestion_d%27exceptions
4. https://en.wikipedia.org/wiki/Exception_handling
242 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
21.2. Gestion des exceptions Chapitre 21. Remarques complémentaires
7... print (" Vous n 'avez pas entr é un nombre entier !")
8... print (" Essayez encore ")
9...
10 Entrez un nombre entier : ATCG
11 Vous n'avez pas entr é un nombre entier !
12 Essayez encore
13 Entrez un nombre entier : toto
14 Vous n'avez pas entr é un nombre entier !
15 Essayez encore
16 Entrez un nombre entier : 3.2
17 Vous n'avez pas entr é un nombre entier !
18 Essayez encore
19 Entrez un nombre entier : 55
20 Le nombre est 55
Notez que dans cet exemple, l’instruction while True est une boucle infinie car la condition True est toujours vérifiée.
L’arrêt de cette boucle est alors forcé par la commande break lorsque l’utilisateur a effectivement entré un nombre entier.
La gestion des exceptions est très utile dès lors que des données extérieures entrent dans un programme Python, que ce soit
directement par l’utilisateur (avec la fonction input()) ou par des fichiers. Cela est fondamental si vous distribuez votre code
à la communauté : si les utilisateurs ne connaissent pas Python, un message comme Vous n'avez pas entré un nombre
entier ! reste plus clair que ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'ATCG'.
Vous pouvez par exemple vérifier qu’un fichier a bien été ouvert.
1>> > no m = " t oto . p db "
2>> > tr y :
3... with op en ( nom , "r ") as f ichi er :
4... for li gne in fichier :
5... pri nt ( li gne )
6... e xce pt :
7... print (" Impo ssible d'o uvr ir le fi chie r " , nom )
Si une erreur est déclenchée, c’est sans doute que le fichier n’existe pas à l’emplacement indiqué sur le disque ou que vous
n’avez pas les droits pour le lire.
Il est également possible de spécifier le type d’erreur à gérer. Le premier exemple que nous avons étudié peut s’écrire :
1>> > tr y :
2... nb = int ( input (" Entrez un nombre entier : "))
3... except Value Erro r :
4... print (" Vous n 'avez pas entr é un nombre entier !")
5...
6Entrez un nombre entier : ATCG
7Vous n'avez pas entr é un nombre entier !
Ici, on intercepte une exception de type ValueError, ce qui correspond bien à un problème de conversion avec int().
Attention, si vous précisez le type d’exception comme ValueError, le except ValueError n’empêchera pas la levée
d’une autre exception.
1>> > tr y :
2... nb = in t ( va ri ab le )
3... except Value Erro r :
4... print (" Vous n 'avez pas entr é un nombre entier !")
5...
6Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
7File " < stdin >" , line 2, in <module >
8Nam eErr or : name 'variable 'is not defined
Ici l’exception levée est de type NameError car variable n’existe pas. Alors que si vous mettez except tout court, cela
intercepte n’importe quelle exception.
1>> > tr y :
2... nb = in t ( va ri ab le )
3... e xce pt :
4... print (" Vous n 'avez pas entr é un nombre entier !")
5...
6Vous n'avez pas entr é un nombre entier !
7>>>
Vous voyez qu’ici cela pose un nouveau problème : le message d’erreur ne correspond pas à l’exception levée!
Conseil
— Nous vous conseillons vivement de toujours préciser le type d’exception dans vos except. Cela évite d’intercepter une
exception que vous n’aviez pas prévue. Il est possible d’intercepter plusieurs types d’exceptions en passant un tuple à
except, par exemple : except (Exception1, Exception2).
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 243
Chapitre 21. Remarques complémentaires 21.2. Gestion des exceptions
— Pa ailleurs, ne mettez pas trop de lignes dans le bloc du try. Dans un tel cas, il peut être très pénible de trouver la
ligne qui a conduit à l’exécution du except. Pire encore, il se peut que des lignes que vous aviez prévues ne soient
pas exécutées! Donc gardez des choses simples dans un premier temps, comme par exemple tester les conversions de
type ou vérifier qu’un fichier existe bien et que vous pouvez l’ouvrir.
Il existe de nombreux types d’exception comme RuntimeError,TypeError,NameError,IOError, etc. Vous pouvez
aller voir la liste complète 5sur le site de Python. Nous avions déjà croisé des noms d’exception au chapitre 19 (Avoir la classe
avec les objets) en regardant ce que contient le module builtins.
1>>> import builtins
2>> > di r ( bu il ti ns )
3['ArithmeticError ','AssertionError ','AttributeError ','BaseException ',
4[...]
5'UserWarning ','ValueError ','Warning ','ZeroDivisionError '
6[...]
Leur présence dans le module builtins signifie qu’elles font partie du langage lui même, au même titre que les fonctions
de base comme range(),list(), etc.
Avez-vous aussi remarqué que leur nom commence toujours par une majuscule et qu’il peut en contenir plusieurs à la
façon CamelCase? Si vous avez bien lu le chapitre 15 Bonnes Pratiques, avez-vous deviné pourquoi? Et bien, c’est parce
que les exceptions sont des classes. C’est très intéressant car il est ainsi possible d’utiliser l’héritage pour créer ses propres
exceptions à partir d’exceptions pré-existantes. Nous ne développerons pas cet aspect, mais en guise d’illustration, regardez
ce que renvoit un help() de l’exception OverflowError.
1>> > help ( Over flowE rror )
2[...]
3class OverflowE rror ( Ar ithmet icErr or )
4| Result too large to be represented .
5|
6| Met hod re so luti on ord er :
7| Ove rflowErro r
8| Ari thmet icErr or
9| Exception
10 | Bas eExceptio n
11 | object
L’exception OverflowError hérite de ArithmeticError, c’est-à-dire qu’OverflowError a été conçue à partir de
ArithmeticError et en hérite de tous ses attributs.
Un autre aspect très important que nous avons croisé au chapitre 19 est la possibilité de lever vous-même une exception
avec le mot-clé raise. Nous avions vu le code suivant :
1if valeur < 0:
2raise ValueError ("Z 'avez déjà vu une masse n é gative ? C 'est nawak ")
La ligne 2 lève une exception ValueError lorsque la variable valeur est négative. L’instruction raise est bien pratique
lorsque vous souhaitez stopper l’exécution d’un programme si une variable ne se trouve pas dans le bon intervalle ou ne
contient pas la bonne valeur. Vous avez sans doute compris maintenant pourquoi on parlait de « levée » d’exception. .. Pour
les non anglophones, allez voir ce que signifie raise en anglais;-)!
Enfin, on peut aussi être très précis dans le message d’erreur. Observez la fonction download_page() qui, avec le module
urllib, télécharge un fichier sur internet.
1im port url lib . re quest
2
3def d ow nload _p age ( address ):
4error = ""
5page = ""
6try :
7data = urll ib . request . urlopen ( addre ss )
8page = data.read()
9except IOError as e:
10 if hasattr (e , 'reason '):
11 er ror = " Canno t rea ch web serve r : " + str (e. reason )
12 if hasattr (e , 'code '):
13 er ror = f " Ser ver f aile d { e. c ode : d }"
14 return page , error
15
16 data , err or = d ow nl oa d_p ag e (" h ttp s :// f ile s . rc sb . or g / do wn lo ad /1 BTA . pd b ")
17
5. https://docs.python.org/fr/3.7/library/exceptions.html#exceptions.TypeError
244 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
21.3. Shebang et /usr/bin/env python3 Chapitre 21. Remarques complémentaires
18 if error :
19 pr int ( f" Er reu r r encon tr é e : { error }")
20 else:
21 wi th open (" p ro te in e . pdb " , " w") as prot :
22 pr ot . wr ite ( data . d eco de (" utf - 8"))
23 pr int (" P rot é i ne en re gi st r ée ")
La variable eest une instance de l’exception IOError. Certains de ses attributs sont testés avec la fonction hasattr()
pour ainsi affiner le message renvoyé (ici contenu dans la variable error).
Si tout se passe bien, la page est téléchargée est stockée dans la variable data, puis ensuite enregistrée sur le disque dur.
Pour aller plus loin sur les exceptions, vous pouvez lire l’excellente page 6du blog impertinent et politiquement incorrect
de Sam et Max.
21.3 Shebang et /usr/bin/env python3
Lorsque l’on programme sur un système Unix (Mac OS X ou Linux par exemple), on peut exécuter directement un script
Python, sans appeler explicitement la commande python.
Pour cela, deux opérations sont nécessaires :
Étape 1. Préciser la localisation de l’interpréteur Python en indiquant dans la première ligne du script :
1#! / usr / bin / e nv p ytho n
Par exemple, si le script test.py contenait :
1print (" Hello World !")
il va alors contenir :
1#!/ usr / bi n / env py th on
2
3print (" Hello World !")
Étape 2.. Rendre le script Python exécutable en lançant l’instruction :
1$ chmod +x test. py
Remarque
La ligne #! /usr/bin/env python n’est pas considérée comme un commentaire par Python, ni comme une instruction
Python d’ailleurs . Cette ligne a une signification particulière pour le système d’exploitation Unix.
Pour exécuter le script, il suffit alors de taper son nom précédé des deux caractères ./ (afin de préciser au shell où se trouve
le script) :
1$ ./ te st . py
2Hello World !
Définition
Le shebang 7correspond aux caractères #! qui se trouvent au début de la première ligne du script test.
Le shebang est suivi du chemin complet du programme qui interprète le script ou du programme qui sait où se trouve
l’interpréteur Python. Dans l’exemple précédent, c’est le programme /usr/bin/env qui indique où se trouve l’interpréteur
Python.
21.4 Passage d’arguments avec *args et **kwargs
Avant de lire cette rubrique, nous vous conseillons de bien relire et maîtriser la rubrique Arguments positionnels et argu-
ments par mot-clé du chapitre 9 Fonctions.
Dans le chapitre 9, nous avons vu qu’il était nécessaire de passer à une fonction tous les arguments positionnels définis
dans celle-ci. Il existe toutefois une astuce permettant de passer un nombre arbitraire d’arguments positionnels :
6. https://sametmax2.com/gestion-des-erreurs-en-python/
7. http://fr.wikipedia.org/wiki/Shebang
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 245
Chapitre 21. Remarques complémentaires 21.4. Passage d’arguments avec *args et **kwargs
1>>> def fct (* args ):
2... pr int ( args )
3...
4>> > fct ()
5()
6>>> fct (1)
7(1 ,)
8>>> fct (1 , 2, 5, " Python ")
9(1 , 2 , 5 , 'Python ')
10 >> > fc t (z =1)
11 Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
12 File " < stdin >" , line 1, in <module >
13 TypeError : fct () got an unex pect ed keyword argument 'z'
L’utilisation de la syntaxe *args permet d’empaqueter tous les arguments positionnels dans un tuple unique args récupéré
au sein de la fonction. L’avantage est que nous pouvons passer autant d’arguments positionnels que l’on veut. Toutefois, on
s’aperçoit en ligne 10 que cette syntaxe ne fonctionne pas avec les arguments par mot-clé.
Il existe un équivalent avec les arguments par mot-clé :
1>>> def fct (** kwargs ):
2... pr int ( k wargs )
3...
4>> > fct ()
5{}
6>>> fct(z =1, gogo =" toto ")
7{'gogo ':'toto ','z': 1}
8>>> fct(z =1, gogo =" toto ", y =-67)
9{'y': -67 , 'gogo ':'toto ','z': 1}
10 >> > fct (1 , 2)
11 Tra ce back ( most rec ent call l ast ):
12 File " < stdin >" , line 1, in <module >
13 Typ eErr or : fct () takes 0 posi tion al a rgum ents but 2 were given
La syntaxe **kwargs permet d’empaqueter l’ensemble des arguments par mot-clé, quel que soit leur nombre, dans un
dictionnaire unique kwargs récupéré dans la fonction. Les clés et valeurs de celui-ci sont les noms des arguments et les
valeurs passées à la fonction. Toutefois, on s’aperçoit en ligne 9 que cette syntaxe ne fonctionne pas avec les arguments
positionnels.
Si on attend un mélange d’arguments positionnels et par mot-clé, on peut utiliser *args et **kwargs en même temps :
1>>> def fct (* args , ** kwargs ):
2... pr int ( args )
3... pr int ( k wargs )
4...
5>> > fct ()
6()
7{}
8>> > fct (1 , 2)
9(1 , 2)
10 {}
11 >> > fc t (z =1 , y =2)
12 ()
13 {'y': 2, 'z': 1}
14 >> > fct (1 , 2 , 3, z =1 , y =2 )
15 (1 , 2 , 3)
16 {'y': 2, 'z': 1}
Deux contraintes sont toutefois à respecter. Il faut toujours :
— mettre *args avant **kwargs dans la définition de la fonction;
— passer les arguments positionnels avant ceux par mot-clé lors de l’appel de la fonction.
Enfin, il est possible de combiner des arguments positionnels avec *args et **kwargs, par exemple :
def fct(a, b, *args, **kwargs):
Dans un tel cas, il faudra obligatoirement passer les deux arguments aet bà la fonction, ensuite on pourra mettre un
nombre arbitraire d’arguments positionnels (récupérés dans le tuple args), puis un nombre arbitraire d’arguments par mot-clé
(récupérés dans le dictionnaire kwargs).
Conseil
Les noms *args et **kwargs sont des conventions en Python, ils rappellent les mots arguments et keyword arguments.
Bien qu’on puisse mettre ce que l’on veut, nous vous conseillons de respecter ces conventions pour faciliter la lecture de votre
code par d’autres personnes.
246 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
21.5. Un peu de transformée de Fourier avec NumPy Chapitre 21. Remarques complémentaires
L’utilisation de la syntaxe *args et **kwargs est très classique dans le module Tkinter présenté dans le chapitre 20.
Enfin, il est possible d’utiliser ce mécanisme d’empaquetage / désempaquetage (packing /unpacking) dans l’autre sens :
1>> > de f fct (a , b , c ):
2... pr int ( a,b ,c)
3...
4>> > t = ( -5 ,6 ,7)
5>>>
6>> > fct (*t)
7-5 6 7
Avec la syntaxe *t on désempaquette le tuple à la volée lors de l’appel à la fonction. Cela est aussi possible avec un
dictionnaire :
1>> > de f fct (x , y , z ):
2... pr int ( x, y , z )
3...
4>>> dico = {'x': -1, 'y': -2, 'z': -3}
5>> > fct (** dico )
6-1 -2 -3
Attention toutefois à bien respecter deux choses :
— la concordance entre le nom des clés du dictionnaire et le nom des arguments dans la fonction (sinon cela renvoie une
erreur);
— l’utilisation d’une double étoile pour désempaqueter les valeurs du dictionnaire (si vous utilisez une seule étoile,
Python désempaquettera les clés!).
21.5 Un peu de transformée de Fourier avec NumPy
La transformée de Fourier est très utilisée pour l’analyse de signaux, notamment lorsqu’on souhaite extraire des périodici-
tés au sein d’un signal bruité. Le module NumPy possède la fonction fft() (dans le sous-module fft) permettant de calculer
des transformées de Fourier.
Voici un petit exemple sur la fonction cosinus de laquelle on souhaite extraire la période à l’aide de la fonction fft() :
1import numpy as np
2
3debut = -2 * np . pi
4fin = 2 * np . pi
5pas = 0.1
6x = np . ar ange ( debut , fin , pas )
7y = np . cos ( x)
8
9TF = np . fft . ff t (y )
10 AB STF = np . abs ( TF )
11 pas _x ABST F = 1/( fin - debu t )
12 x_A BS TF = np . ara ng e (0 , p as _x AB ST F * le n ( AB ST F ) , pa s _x AB ST F )
Plusieurs commentaires sur cet exemple :
Ligne 1. On charge le module NumPy avec le nom raccourci np.
Lignes 3 à 6. On définit l’intervalle (de −2πà 2πradians) pour les valeurs en abscisse ainsi que le pas (0,1 radians).
Lignes 7. On calcule directement les valeurs en ordonnées avec la fonction cosinus du module NumPy. On constate ici que
NumPy redéfinit certaines fonctions ou constantes mathématiques de base, comme pi,cos() ou abs() (valeur absolue, ou
module d’un nombre complexe). Ces fonctions sont directement utilisables avec un objet array.
Ligne 9. On calcule la transformée de Fourier avec la fonction fft() qui renvoie un vecteur (objet array à une dimension)
de nombres complexes. Eh oui, le module NumPy gère aussi les nombres complexes!
Ligne 10. On extrait le module du résultat précédent avec la fonction abs().
Ligne 11. La variable x_ABSTFL représente l’abscisse du spectre (en radian−1).
Ligne 12. La variable ABSTF contient le spectre lui même. L’analyse de ce dernier nous donne un pic à 0,15 radian−1, ce
qui correspond bien à 2π(c’est plutôt bon signe de retrouver ce résultat).
21.6 Sauvegardez votre historique de commandes
Vous pouvez sauvegarder l’historique des commandes utilisées dans l’interpréteur Python avec le module readline.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 247
Chapitre 21. Remarques complémentaires 21.6. Sauvegardez votre historique de commandes
1>>> print (" hello ")
2hello
3>>> a = 22
4>>> a = a + 11
5>> > print ( a)
633
7>>> import readline
8>> > rea dlin e . wr ite_hi st ory_fi le ()
Quittez Python. L’historique de toutes vos commandes est dans votre répertoire personnel, dans le fichier .history.
Relancez l’interpréteur Python.
1>>> import readline
2>> > rea dlin e . re ad_his tory_f il e ()
Vous pouvez accéder aux commandes de la session précédente avec la flèche du haut de votre clavier. D’abord les com-
mandes readline.read_history_file() et import readline de la session actuelle, puis print(a),a=a+11,a =
22...
248 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
Chapitre 22
Mini-projets
Dans ce chapitre, nous vous proposons quelques scénarios pour développer vos compétences en Python et mettre en œuvre
les concepts que vous avez rencontrés dans les chapitres précédents.
22.1 Description des projets
22.1.1 Mots anglais dans le protéome humain
L’objectif de ce premier projet est de découvrir si des mots anglais peuvent se retrouver dans les séquences du protéome
humain, c’est-à-dire dans les séquences de l’ensemble des protéines humaines.
Vous aurez à votre disposition :
— Le fichier english-common-words.txt 1, qui contient les 3000 mots anglais les plus fréquents, à raison d’1 mot par
ligne.
— Le fichier human-proteome.fasta 2qui contient le protéome humain sous la forme de séquences au format FASTA.
Attention, ce fichier est assez gros. Ce fichier provient de la banque de données UniProt à partir de cette page 3.
Conseil : vous trouverez des explications sur le format FASTA et des exemples de code dans l’annexe A Quelques formats
de données rencontrés en biologie.
22.1.2 Genbank2fasta
Ce projet consiste à écrire un convertisseur de fichier, du format GenBank au format FASTA.
Pour cela, nous allons utiliser le fichier GenBank du chromosome I de la levure de boulanger Saccharomyces cerevisiae.
Vous pouvez télécharger ce fichier :
— soit via le lien sur le site du cours NC_001133.gbk 4;
— soit directement sur la page de Saccharomyces cerevisiae S288c chromosome I, complete sequence 5sur le site du
NCBI, puis en cliquant sur Send to, puis Complete Record, puis Choose Destination : File, puis Format : GenBank
(full) et enfin sur le bouton Create File.
Vous trouverez des explications sur les formats FASTA et GenBank ainsi que des exemples de code dans l’annexe A
Quelques formats de données rencontrés en biologie.
Vous pouvez réaliser ce projet sans ou avec des expressions régulières (abordées dans le chapitre 15).
22.1.3 Simulation d’un pendule
On se propose de réaliser une simulation d’un pendule simple 6en Tkinter. Un pendule simple est représenté par une
masse ponctuelle (la boule du pendule) reliée à un pivot immobile par une tige rigide et sans masse. On néglige les effets
1. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/english-common-words.txt
2. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/human-proteome.fasta
3. https://www.uniprot.org/help/human_proteome
4. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/NC_001133.gbk
5. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/NC_001133
6. https://fr.wikipedia.org/wiki/Pendule_simple
249
Chapitre 22. Mini-projets 22.2. Accompagnement pas à pas
FIGURE 22.1 – Application pendule.
de frottement et on considère le champ gravitationnel comme uniforme. Le mouvement du pendule sera calculé en résolvant
numériquement l’équation différentielle suivante :
aθ(t) = d2θ
dt2(t) = −g
l∗sin(θ(t))
où θreprésente l’angle entre la verticale et la tige du pendule, aθl’accélération angulaire, gla gravité, et lla longueur de
la tige (note : pour la dérivation d’une telle équation vous pouvez consulter la page wikipedia 7ou l’accompagnement pas à
pas, cf. la rubrique suivante).
Pour trouver la valeur de θen fonction du temps, on pourra utiliser la méthode semi-implicite d’Euler 8de résolution
d’équation différentielle. La formule ci-dessus donne l’accélération angulaire au temps t:aθ(t) = −g
l×sin(θ(t)). À partir de
celle-ci, la méthode propose le calcul de la vitesse angulaire au pas suivant : vθ(t+δt) = vθ(t) + aθ(t)×δt(où δtreprésente
le pas de temps entre deux étapes successives de la simulation). Enfin, cette vitesse vθ(t+δt)donne l’angle θau pas suivant :
θ(t+δt) = θ(t) + vθ(t+δt)×δt. On prendra un pas de temps δt= 0.05 s, une accélération gravitationnelle g= 9.8 m.s−2et
une longueur de tige de l= 1 m.
Pour la visualisation, vous pourrez utiliser le widget canvas du module Tkinter (voir le chapitre 20 Fenêtres graphiques et
Tkinter, rubrique Un canvas animé dans une classe). On cherche à obtenir un résultat comme montré dans la figure 22.4.
Nous vous conseillons de procéder d’abord à la mise en place du simulateur physique (c’est-à-dire obtenir θen fonction
du temps ou du pas de simulation). Faites par exemple un premier script Python qui produit un fichier à deux colonnes (temps
et valeur de θ). Une fois que cela fonctionne bien, il vous faudra construire l’interface Tkinter et l’animer. Vous pouvez ajouter
un bouton pour démarrer / stopper le pendule et une règle pour modifier sa position initiale.
N’oubliez pas, il faudra mettre dans votre programme final une fonction qui convertit l’angle θen coordonnées carté-
siennes xet ydans le plan du canvas. Faites également attention au système de coordonnées du canvas où les ordonnées sont
inversées par rapport à un repère mathématique. Pour ces deux aspects, reportez-vous à l’exercice Polygone de Sierpinski du
chapitre 20 Fenêtres graphiques et Tkinter.
22.2 Accompagnement pas à pas
Vous trouverez ci-après les différentes étapes pour réaliser les mini-projets proposés. Prenez le temps de bien comprendre
une étape avant de passer à la suivante.
7. https://en.wikipedia.org/wiki/Pendulum_(mathematics)#math_Eq._1
8. https://en.wikipedia.org/wiki/Euler_method
250 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
22.2. Accompagnement pas à pas Chapitre 22. Mini-projets
22.2.1 Mots anglais dans le protéome humain
L’objectif de ce premier projet est de découvrir si des mots anglais peuvent se retrouver dans les séquences du protéome
humain, c’est-à-dire dans les séquences de l’ensemble des protéines humaines.
Composition aminée
Dans un premier temps, composez 5 mots anglais avec les 20 acides aminés.
Des mots
Téléchargez le fichier english-common-words.txt 9. Ce fichier contient les 3000 mots anglais les plus fréquents, à raison
d’1 mot par ligne.
Créez un script words_in_proteome.py et écrivez la fonction read_words() qui va lire les mots contenus dans le fichier
dont le nom est fourni en argument du script et renvoyer une liste contenant les mots convertis en majuscule et composés de 3
caractères ou plus.
Dans le programme principal, affichez le nombre de mots sélectionnés.
Des protéines
Téléchargez maintenant le fichier human-proteome.fasta 10. Attention, ce fichier est assez gros. Ce fichier provient de la
banque de données UniProt à partir de cette page 11.
Voici les premières lignes de ce fichier ([...] indique une coupure que nous avons faite) :
1>sp | O951 39 | NDUB 6_ HUMA N N ADH d ehydr og enase [ ubi quino ne ] 1 beta [...]
2MTGYTPDEKLRLQQLRELRRRWLKDQELSPREPVLPPQKMGPMEKFWNKFLENKSPWRKM
3VHGVYKKSIFVFTHVLVPVWIIHYYMKYHVSEKPYGIVEKKSRIFPGDTILETGEVIPPM
4KEFPDQHH
5>sp | O754 38 | NDUB 1_ HUMA N N ADH d ehydr og enase [ ubi quino ne ] 1 beta [...]
6MVNLLQIVRDHWVHVLVPMGFVIGCYLDRKSDERLTAFRNKSMLFKRELQPSEEVTWK
7>sp | Q8 N4C 6 | NI N_HUM AN Nin ein OS = Homo sap iens OX =96 06 GN= NIN PE =1 SV =4
8MDEVEQDQHEARLKELFDSFDTTGTGSLGQEELTDLCHMLSLEEVAPVLQQTLLQDNLLG
9RVHFDQFKEALILILSRTLSNEEHFQEPDCSLEAQPKYVRGGKRYGRRSLPEFQESVEEF
10 PEVTVIEPLDEEARPSHIPAGDCSEHWKTQRSEEYEAEGQLRFWNPDDLNASQSGSSPPQ
Toujours dans le script words_in_proteome.py, écrivez la fonction read_sequences() qui va lire le protéome dans le
fichier dont le nom est fourni en second argument du script. Cette fonction va renvoyer un dictionnaire dont les clefs sont les
identifiants des protéines (par exemple, O95139,O75438,Q8N4C6) et dont les valeurs associées sont les séquences.
Dans le programme principal, affichez le nombre de séquences lues. À des fins de test, affichez également la séquence
associée à la protéine O95139.
À la pêche aux mots
Écrivez maintenant la fonction search_words_in_proteome() qui prend en argument la liste de mots et le dictionnaire
contenant les séquences des protéines et qui va compter le nombre de séquences dans lesquelles un mot est présent. Cette
fonction renverra un dictionnaire dont les clefs sont les mots et les valeurs le nombre de séquences qui contiennent ces mots.
La fonction affichera également le message suivant pour les mots trouvés dans le protéome :
1ACCESS found in 1 sequences
2ACID found in 38 sequen ces
3ACT found in 805 sequences
4[...]
Cette étape prend quelques minutes. Soyez patient.
Et le mot le plus fréquent est. . .
Pour terminer, écrivez maintenant la fonction find_most_frequent_word() qui prend en argument le dictionnaire ren-
voyé par la précédente fonction search_words_in_proteome() et qui affiche le mot trouvé dans le plus de protéines, ainsi
que le nombre de séquences dans lesquelles il a été trouvé, sous la forme :
1=> xxx found in yyy sequences
9. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/english-common-words.txt
10. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/human-proteome.fasta
11. https://www.uniprot.org/help/human_proteome
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 251
Chapitre 22. Mini-projets 22.2. Accompagnement pas à pas
Quel est ce mot?
Quel pourcentage des séquences du protéome contiennent ce mot?
Pour être plus complet
Jusqu’à présent, nous avions déterminé, pour chaque mot, le nombre de séquences dans lesquelles il apparaissait. Nous
pourrions aller plus loin et calculer aussi le nombre de fois que chaque mot apparaît dans les séquences.
Pour cela modifier la fonction search_words_in_proteome() de façon à compter le nombre d’occurrences d’un mot
dans les séquences. La méthode .count() vous sera utile.
Déterminez alors quel mot est le plus fréquent dans le protéome humain.
22.2.2 genbank2fasta (sans expression régulière)
Ce projet consiste à écrire un convertisseur de fichier, du format GenBank au format FASTA. L’annexe A Quelques formats
de données rencontrés en biologie rappelle les caractéristiques de ces deux formats de fichiers.
Le jeu de données avec lequel nous allons travailler est le fichier GenBank du chromosome I de la levure du boulanger
Saccharomyces cerevisiae. Les indications pour le télécharger sont indiqués dans la description du projet.
Dans cette rubrique, nous allons réaliser ce projet sans expression régulière.
Lecture du fichier
Créez un script genbank2fasta.py et créez la fonction lit_fichier() qui prend en argument le nom du fichier et qui
renvoie le contenu du fichier sous forme d’une liste de lignes, chaque ligne étant elle-même une chaîne de caractères.
Testez cette fonction avec le fichier GenBank NC_001133.gbk et affichez le nombre de lignes lues.
Extraction du nom de l’organisme
Dans le même script, ajoutez la fonction extrait_organisme() qui prend en argument le contenu du fichier précédem-
ment obtenu avec la fonction lit_fichier() (sous la forme d’une liste de lignes) et qui renvoie le nom de l’organisme. Pour
récupérer la bonne ligne vous pourrez tester si les premiers caractères de la ligne contiennent le mot-clé ORGANISM.
Testez cette fonction avec le fichier GenBank NC_001133.gbk et affichez le nom de l’organisme.
Recherche des gènes
Dans le fichier GenBank, les gènes sens sont notés de cette manière :
1gene 58..272
ou
1gene <2480..>2707
et les gènes antisens (ou encore complémentaires) de cette façon :
1gene complement (559 79..5 6935)
ou
1gene complement ( <13363.. >13743)
Les valeurs numériques séparées par .. indiquent la position du gène dans le génome (numéro de la première base, numéro
de la dernière base).
Remarque
Le symbole <indique un gène partiel sur l’extrémité 5’, c’est-à-dire que le codon START correspondant est incomplet.
Respectivement, le symbole >désigne un gène partiel sur l’extrémité 3’, c’est-à-dire que le codon STOP correspondant est
incomplet. Pour plus de détails, consultez la documentation du NCBI sur les délimitations des gènes 12. Nous vous proposons
ici d’ignorer ces symboles >et <.
Repérez ces différents gènes dans le fichier NC_001133.gbk. Pour récupérer ces lignes de gènes il faut tester si la ligne
commence par
12. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Sitemap/samplerecord.html#BaseSpanB
252 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
22.2. Accompagnement pas à pas Chapitre 22. Mini-projets
1gene
(c’est-à-dire 5 espaces, suivi du mot gene, suivi de 12 espaces). Pour savoir s’il s’agit d’un gène sur le brin direct ou
complémentaire, il faut tester la présence du mot complement dans la ligne lue.
Ensuite si vous souhaitez récupérer la position de début et de fin de gène, nous vous conseillons d’utiliser la fonction
replace() et de ne garder que les chiffres et les .Par exemple
1gene <2480..>2707
sera transformé en
12480..2707
Enfin, avec la méthode .split() vous pourrez facilement récupérer les deux entiers de début et de fin de gène.
Dans le même script genbank2fasta.py, ajoutez la fonction recherche_genes() qui prend en argument le contenu du
fichier (sous la forme d’une liste de lignes) et qui renvoie la liste des gènes.
Chaque gène sera lui-même une liste contenant le numéro de la première base, le numéro de la dernière base et une chaîne
de caractère "sens" pour un gène sens et "antisens" pour un gène antisens.
Testez cette fonction avec le fichier GenBank NC_001133.gbk et affichez le nombre de gènes trouvés, ainsi que le nombre
de gènes sens et antisens.
Extraction de la séquence nucléique du génome
La taille du génome est indiqué sur la première ligne d’un fichier GenBank. Trouvez la taille du génome stocké dans le
fichier NC_001133.gbk.
Dans un fichier GenBank, la séquence du génome se trouve entre les lignes
1ORIGIN
et
1//
Trouvez dans le fichier NC_001133.gbk la première et dernière ligne de la séquence du génome.
Pour récupérer les lignes contenant la séquence, nous vous proposons d’utiliser un algorithme avec un drapeau is_dnaseq
(qui vaudra True ou False). Voici l’algorithme proposé en pseudo-code :
1is_dnaseq <- False
2Lire chaque ligne du fichier gbk
3si la ligne contient "//"
4is_dnaseq <- False
5si is_ dnaseq vaut True
6acc umul er la s é quence
7si la li gne c onti ent " ORIGIN "
8is_dnaseq <- True
Au début ce drapeau aura la valeur False. Ensuite, quand il se mettra à True, on pourra lire les lignes contenant la
séquence, puis quand il se remettra à False on arrêtera.
Une fois la séquence récupérée, il suffira d’éliminer les chiffres, retours chariots et autres espaces (Conseil : calculer la
longueur de la séquence et comparer la à celle indiquée dans le fichier gbk).
Toujours dans le même script genbank2fasta.py, ajoutez la fonction extrait_sequence() qui prend en argument
le contenu du fichier (sous la forme de liste de lignes) et qui renvoie la séquence nucléique du génome (dans une chaîne de
caractères). La séquence ne devra pas contenir d’espaces, ni de chiffres ni de retours chariots.
Testez cette fonction avec le fichier GenBank NC_001133.gbk et affichez le nombre de bases de la séquence extraite.
Vérifiez que vous n’avez pas fait d’erreur en comparant la taille de la séquence extraite avec celle que vous avez trouvée dans
le fichier GenBank.
Construction d’une séquence complémentaire inverse
Toujours dans le même script, ajoutez la fonction construit_comp_inverse() qui prend en argument une séquence
d’ADN sous forme de chaîne de caractères et qui renvoie la séquence complémentaire inverse (également sous la forme d’une
chaîne de caractères).
On rappelle que construire la séquence complémentaire inverse d’une séquence d’ADN consiste à :
— Prendre la séquence complémentaire. C’est-à-dire à remplacer la base apar la base t,tpar a,cpar get gpar c.
— Prendre l’inverse. C’est-à-dire à que la première base de la séquence complémentaire devient la dernière base et
réciproquement, la dernière base devient la première.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 253
Chapitre 22. Mini-projets 22.2. Accompagnement pas à pas
Pour vous faciliter le travail, ne travaillez que sur des séquences en minuscule.
Testez cette fonction avec les séquences atcg,AATTCCGG et gattaca.
Écriture d’un fichier FASTA
Toujours dans le même script, ajoutez la fonction ecrit_fasta() qui prend en argument un nom de fichier (sous forme
de chaîne de caractères), un commentaire (sous forme de chaîne de caractères) et une séquence (sous forme de chaîne de
caractères) et qui écrit un fichier FASTA. La séquence sera à écrire sur des lignes ne dépassant pas 80 caractères.
Pour rappel, un fichier FASTA suit le format suivant :
1>commentaire
2seq ue nc e su r une l ign e de 80 car act è res m axi
3su ite de la s é quence .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
4su ite de la s é quence .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
5...
Testez cette fonction avec :
— nom de fichier : test.fasta
— commentaire : mon commentaire
— séquence : atcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcg
Extraction des gènes
Toujours dans le même script, ajoutez la fonction extrait_genes() qui prend en argument la liste des gènes, la sé-
quence nucléotidique complète (sous forme d’une chaîne de caractères) et le nom de l’organisme (sous forme d’une chaîne de
caractères) et qui pour chaque gène :
— extrait la séquence du gène dans la séquence complète;
— prend la séquence complémentaire inverse (avec la fonction construit_comp_inverse() si le gène est antisens;
— enregistre le gène dans un fichier au format FASTA (avec la fonction ecrit_fasta());
— affiche à l’écran le numéro du gène et le nom du fichier FASTA créé.
La première ligne des fichiers FASTA sera de la forme :
1>nom - o rg an is me | n um éro - du - gè ne | dé but | f in | se ns ou a ntis en s
Le numéro du gène sera un numéro consécutif depuis le premier gène jusqu’au dernier. Il n’y aura pas de différence de
numérotation entre les gènes sens et les gènes antisens.
Testez cette fonction avec le fichier GenBank NC_001133.gbk.
Assemblage du script final
Pour terminer, modifiez le script genbank2fasta.py de façon à ce que le fichier GenBank à analyser (dans cet exemple
NC_001133.gbk), soit entré comme argument du script.
Vous afficherez un message d’erreur si :
— le script genbank2fasta.py est utilisé sans argument,
— le fichier fourni en argument n’existe pas.
Pour vous aider, n’hésitez pas à jeter un œil aux descriptions des modules sys et os dans le chapitre 8 Modules.
Testez votre script ainsi finalisé.
Bravo, si vous êtes arrivés jusqu’à cette étape.
22.2.3 genbank2fasta (avec expressions régulières)
Ce projet consiste à écrire un convertisseur de fichier, du format GenBank au format FASTA. L’annexe A Quelques formats
de données rencontrés en biologie rappelle les caractéristiques de ces deux formats de fichiers.
Le jeu de données avec lequel nous allons travailler est le fichier GenBank du chromosome I de la levure du boulanger
Saccharomyces cerevisiae. Les indications pour le télécharger sont indiqués dans la description du projet.
Dans cette rubrique, nous allons réaliser ce projet avec des expressions régulières en utilisant le module re.
254 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
22.2. Accompagnement pas à pas Chapitre 22. Mini-projets
Lecture du fichier
Créez un script genbank2fasta.py et créez la fonction lit_fichier() qui prend en argument le nom du fichier et qui
renvoie le contenu du fichier sous forme d’une liste de lignes, chaque ligne étant elle-même une chaîne de caractères.
Testez cette fonction avec le fichier GenBank NC_001133.gbk et affichez le nombre de lignes lues.
Extraction du nom de l’organisme
Dans le même script, ajoutez la fonction extrait_organisme() qui prend en argument le contenu du fichier précédem-
ment obtenu avec la fonction lit_fichier() (sous la forme d’une liste de lignes) et qui renvoie le nom de l’organisme.
Utilisez de préférence une expression régulière.
Testez cette fonction avec le fichier GenBank NC_001133.gbk et affichez le nom de l’organisme.
Recherche des gènes
Dans le fichier GenBank, les gènes sens sont notés de cette manière :
1gene 58..272
ou
1gene <2480..>2707
et les gènes antisens de cette façon :
1gene complement (559 79..5 6935)
ou
1gene complement ( <13363.. >13743)
Les valeurs numériques séparées par .. indiquent la position du gène dans le génome (numéro de la première base, numéro
de la dernière base).
Remarque
Le symbole <indique un gène partiel sur l’extrémité 5’, c’est-à-dire que le codon START correspondant est incomplet.
Respectivement, le symbole >désigne un gène partiel sur l’extrémité 3’, c’est-à-dire que le codon STOP correspondant est
incomplet. Pour plus de détails, consultez la documentation du NCBI sur les délimitations des gènes 13.
Repérez ces différents gènes dans le fichier NC_001133.gbk. Construisez deux expressions régulières pour extraire du
fichier GenBank les gènes sens et les gènes antisens.
Modifiez ces expressions régulières pour que les numéros de la première et de la dernière base puissent être facilement
extraits.
Dans le même script genbank2fasta.py, ajoutez la fonction recherche_genes() qui prend en argument le contenu du
fichier (sous la forme d’une liste de lignes) et qui renvoie la liste des gènes.
Chaque gène sera lui-même une liste contenant le numéro de la première base, le numéro de la dernière base et une chaîne
de caractère "sens" pour un gène sens et "antisens" pour un gène antisens.
Testez cette fonction avec le fichier GenBank NC_001133.gbk et affichez le nombre de gènes trouvés, ainsi que le nombre
de gènes sens et antisens.
Extraction de la séquence nucléique du génome
La taille du génome est indiqué sur la première ligne d’un fichier GenBank. Trouvez la taille du génome stocké dans le
fichier NC_001133.gbk.
Dans un fichier GenBank, la séquence du génome se trouve entre les lignes
1ORIGIN
et
1//
13. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Sitemap/samplerecord.html#BaseSpanB
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 255
Chapitre 22. Mini-projets 22.2. Accompagnement pas à pas
Trouvez dans le fichier NC_001133.gbk la première et dernière ligne de la séquence du génome.
Construisez une expression régulière pour extraire du fichier GenBank les lignes correspondantes à la séquence du génome.
Modifiez ces expressions régulières pour que la séquence puisse être facilement extraite.
Toujours dans le même script, ajoutez la fonction extrait_sequence() qui prend en argument le contenu du fichier
(sous la forme de liste de lignes) et qui renvoie la séquence nucléique du génome (dans une chaîne de caractères). La séquence
ne devra pas contenir d’espaces.
Testez cette fonction avec le fichier GenBank NC_001133.gbk et affichez le nombre de bases de la séquence extraite.
Vérifiez que vous n’avez pas fait d’erreur en comparant la taille de la séquence extraite avec celle que vous avez trouvée dans
le fichier GenBank.
Construction d’une séquence complémentaire inverse
Toujours dans le même script, ajoutez la fonction construit_comp_inverse() qui prend en argument une séquence
d’ADN sous forme de chaîne de caractères et qui renvoie la séquence complémentaire inverse (également sous la forme d’une
chaîne de caractères).
On rappelle que construire la séquence complémentaire inverse d’une séquence d’ADN consiste à :
— Prendre la séquence complémentaire. C’est-à-dire à remplacer la base apar la base t,tpar a,cpar get gpar c.
— Prendre l’inverse. C’est-à-dire à que la première base de la séquence complémentaire devient la dernière base et
réciproquement, la dernière base devient la première.
Pour vous faciliter le travail, ne travaillez que sur des séquences en minuscule.
Testez cette fonction avec les séquences atcg,AATTCCGG et gattaca.
Écriture d’un fichier FASTA
Toujours dans le même script, ajoutez la fonction ecrit_fasta() qui prend en argument un nom de fichier (sous forme
de chaîne de caractères), un commentaire (sous forme de chaîne de caractères) et une séquence (sous forme de chaîne de
caractères) et qui écrit un fichier FASTA. La séquence sera à écrire sur des lignes ne dépassant pas 80 caractères.
Pour rappel, un fichier FASTA suit le format suivant :
1>commentaire
2seq ue nc e su r une l ign e de 80 car act è res m axi
3su ite de la s é quence .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
4su ite de la s é quence .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .
5...
Testez cette fonction avec :
— nom de fichier : test.fasta
— commentaire : mon commentaire
— séquence : atcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcgatcg
Extraction des gènes
Toujours dans le même script, ajoutez la fonction extrait_genes() qui prend en argument la liste des gènes, la sé-
quence nucléotidique complète (sous forme d’une chaîne de caractères) et le nom de l’organisme (sous forme d’une chaîne de
caractères) et qui pour chaque gène :
— extrait la séquence du gène dans la séquence complète;
— prend la séquence complémentaire inverse (avec la fonction construit_comp_inverse() si le gène est antisens;
— enregistre le gène dans un fichier au format FASTA (avec la fonction ecrit_fasta());
— affiche à l’écran le numéro du gène et le nom du fichier fasta créé.
La première ligne des fichiers FASTA sera de la forme :
1>nom - o rg an is me | n um éro - du - gè ne | dé but | f in | se ns ou a ntis en s
Le numéro du gène sera un numéro consécutif depuis le premier gène jusqu’au dernier. Il n’y aura pas de différence de
numérotation entre les gènes sens et les gènes antisens.
Testez cette fonction avec le fichier GenBank NC_001133.gbk.
256 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
22.2. Accompagnement pas à pas Chapitre 22. Mini-projets
Assemblage du script final
Pour terminer, modifiez le script genbank2fasta.py de façon à ce que le fichier GenBank à analyser (dans cet exemple
NC_001133.gbk), soit entré comme argument du script.
Vous afficherez un message d’erreur si :
— le script genbank2fasta.py est utilisé sans argument,
— le fichier fourni en argument n’existe pas.
Pour vous aider, n’hésitez pas à jeter un œil aux descriptions des modules sys et os dans le chapitre 8 sur les modules.
Testez votre script ainsi finalisé.
22.2.4 Simulation d’un pendule
L’objectif de ce projet est de simuler un pendule simple 14 en 2 dimensions, puis de le visualiser à l’aide du module tkinter.
Le projet peut s’avérer complexe. Tout d’abord, il y a l’aspect physique du projet. Nous allons faire ici tous les rappels de
mécanique nécessaires à la réalisation du projet. Ensuite, il y a la partie tkinter qui n’est pas évidente au premier abord. Nous
conseillons de bien séparer les deux parties. D’abord réaliser la simulation physique et vérifier qu’elle fonctionne (par exemple,
en écrivant un fichier de sortie permettant cette vérification). Ensuite passer à la partie graphique tkinter si et seulement si la
première partie est fonctionnelle.
Mécanique d’un pendule simple
Nous allons décrire ici ce dont nous avons besoin concernant la mécanique d’un pendule simple. Notamment, nous allons
vous montrer comment dériver l’équation différentielle permettant de calculer la position du pendule à tout moment en fonction
des conditions initiales. Cette page est largement inspirée de la page Wikipedia en anglais 15. Dans la suite, une grandeur
représentée en gras, par exemple P, représente un vecteur avec deux composantes dans le plan 2D (Px,Py). Cette notation en
gras est équivalente à la notation avec une flèche au dessus de la lettre. La même grandeur représentée en italique, par exemple
P, représente le nombre scalaire correspondant. Ce nombre peut être positif ou négatif, et sa valeur absolue vaut la norme du
vecteur.
Un pendule simple est représenté par une masse ponctuelle (la boule du pendule) reliée à un axe immobile par une tige
rigide et sans masse. Le pendule simple est un système idéal. Ainsi, on néglige les effets de frottement et on considère le
champ gravitationnel comme uniforme. La figure 22.2 montre un schéma du système ainsi qu’un bilan des forces agissant sur
la masse. Les deux forces agissant sur la boule sont son poids Pet la tension Tdue à la tige.
La figure 22.3 montre un schéma des différentes grandeurs caractérisant le pendule. La coordonnée naturelle pour définir
la position du pendule est l’angle θ. Nous verrons plus tard comment convertir cet angle en coordonnées cartésiennes pour
l’affichage dans un canvas tkinter. Nous choisissons de fixer θ=0 lorsque le pendule est à sa position d’équilibre. Il s’agit
de la position où la boule est au plus bas. C’est une position à laquelle le pendule ne bougera pas s’il n’a pas une vitesse
préexistante. Nous choisissons par ailleurs de considérer θpositif lorsque le pendule se balance à droite, et négatif de l’autre
côté. gdécrit l’accélération due à la gravité, avec P=mg, ou si on raisonne en scalaire P=mg. Les deux vecteurs représentant
les composantes tangentielle et orthogonale au mouvement du pendule de Psont représentées sur le schéma (les annotations
indiquent leur norme).
Si on déplace le pendule de sa position d’équilibre, il sera mû par la force Frésultant de la tension Tet de son poids
P(cf. plus bas). Comme le système est considéré comme parfait (pas de frottement, gravité uniforme, etc.), le pendule ne
s’arrêtera jamais. Si on le monte à θ= +20 deg et qu’on le lâche, le pendule redescendra en passant par θ=0 deg, remontera
de l’autre côté à θ=−20 deg, puis continuera de la sorte indéfiniment, grâce à la conservation de l’énergie dans un système
fermé (c’est-à-dire sans « fuite » d’énergie).
Ici, on va tenter de simuler ce mouvement en appliquant les lois du mouvement de Newton 16 et en résolvant les équations
correspondantes numériquement. D’après la seconde loi de Newton, la force (F) agissant sur la boule est égale à sa masse (m)
fois son accélération (a) :
F=ma
Cette loi est exprimée ici dans le système de coordonnées cartésiennes (le plan à 2 dimensions). La force Fet l’accélération
asont des vecteurs dont les composantes sont respectivement (Fx,Fy)et (ax,ay). La force Fcorrespond à la somme vectorielle
14. https://fr.wikipedia.org/wiki/Pendule_simple
15. https://en.wikipedia.org/wiki/Pendulum_(mathematics)
16. https://fr.wikipedia.org/wiki/Lois_du_mouvement_de_Newton
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 257
Chapitre 22. Mini-projets 22.2. Accompagnement pas à pas
FIGURE 22.2 – Bilan des forces dans un pendule simple.
258 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
22.2. Accompagnement pas à pas Chapitre 22. Mini-projets
FIGURE 22.3 – Caractérisation géométrique d’un pendule simple.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 259
Chapitre 22. Mini-projets 22.2. Accompagnement pas à pas
de Tet P. La tige du pendule étant rigide, le mouvement de la boule est restreint sur le cercle de rayon égal à la longueur
Lde la tige (dessiné en pointillé). Ainsi, seule la composante tangentielle de l’accélération asera prise en compte dans ce
mouvement. Comment la calculer? La force de tension Tétant orthogonale au mouvement du pendule, celle-ci n’aura pas
d’effet. De même, la composante orthogonale mgcosθdue au poids Pn’aura pas d’effet non plus. Au final, on ne prendra en
compte que la composante tangentielle due au poids, c’est-à-dire mgsinθ(cf. figure 22.3). Au final, on peut écrire l’expression
suivante en raisonnant sur les valeurs scalaires :
F=ma =−mgsinθ
Le signe −dans cette formule est très important. Il indique que l’accélération s’oppose systématiquement à θ. Si le
pendule se balance vers la droite et que θdevient plus positif, l’accélération tendra toujours à faire revenir la boule dans
l’autre sens vers sa position d’équilibre à θ=0. On peut faire un raisonnement équivalent lorsque le pendule se balance vers
la gauche et que θdevient plus négatif.
Si on exprime l’accélération en fonction de θ, on trouve ce résultat qui peut sembler peu intuitif au premier abord :
a=−gsinθ
Le mouvement du pendule ne dépend pas de sa masse!
Idéalement, nous souhaiterions résoudre cette équation en l’exprimant en fonction de θseulement. Cela est possible en
reliant θà la longueur effective de l’arc sparcourue par le pendule :
s=θL
Pour bien comprendre cette formule, souvenez-vous de la formule bien connue du cercle l=2πr(où lest la circonférence,
et rle rayon)! Elle relie la valeur de θà la distance de l’arc entre la position actuelle de la boule et l’origine (à θ=0). On
peut donc exprimer la vitesse du pendule en dérivant spar rapport au temps t:
v=ds
dt =Ldθ
dt
On peut aussi exprimer l’accélération aen dérivant l’arc sdeux fois par rapport à t:
a=d2s
dt2=Ld2θ
dt2
A nouveau, cette dernière formule exprime l’accélération de la boule lorsque le mouvement de celle-ci est restreint sur le
cercle pointillé. Si la tige n’était pas rigide, l’expression serait différente.
Si on remplace adans la formule ci-dessus, on trouve :
Ld2θ
dt2=−gsinθ
Soit en remaniant, on trouve l’équation différentielle en θdécrivant le mouvement du pendule :
d2θ
dt2+g
Lsinθ=0
Dans la section suivante, nous allons voir comment résoudre numériquement cette équation différentielle.
Résolution de l’équation différentielle du pendule
Il existe de nombreuses méthodes numériques de résolution d’équations différentielles 17. L’objet ici n’est pas de faire un
rappel sur toutes ces méthodes ni de les comparer, mais juste d’expliquer une de ces méthodes fonctionnant efficacement pour
simuler notre pendule.
Nous allons utiliser la méthode semi-implicite d’Euler 18. Celle-ci est relativement intuitive à comprendre.
Commençons d’abord par calculer l’accélération angulaire aθau temps ten utilisant l’équation différentielle précédem-
ment établie :
aθ(t) = d2θ
dt2(t) = −g
Lsinθ(t)
17. https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_methods_for_ordinary_differential_equations
18. https://en.wikipedia.org/wiki/Semi-implicit_Euler_method
260 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
22.2. Accompagnement pas à pas Chapitre 22. Mini-projets
L’astuce sera de calculer ensuite la vitesse angulaire au pas suivant t+δtgrâce à la relation :
vθ(t+δt) = dθ
dt (t+δt)≈vθ(t) + aθ(t)×δt
Cette équation est ni plus ni moins qu’un remaniement de la définition de l’accélération, à savoir, la variation de vitesse
par rapport à un temps. Cette vitesse vθ(t+δt)permettra au final de calculer θau temps t+δt(c’est-à-dire ce que l’on
cherche!) :
θ(t+δt)≈θ(t) + vθ(t+δt)×δt
Dans une réalisation algorithmique, il suffira d’initialiser les variables de notre système puis de faire une boucle sur un
nombre de pas de simulation. A chaque pas, on calculera aθ(t), puis vθ(t+δt)et enfin θ(t+δt)à l’aide des formules
ci-dessus.
L’initialisation des variables pourra ressembler à cela :
1L <- 1 # longueur tige en m
2g <- 9. 8 # acc él é r atio n g rav it ati onn el le en m /s ^2
3t <- 0 # temps initial en s
4dt <- 0.05 # pas de temps en s
5# conditions initiales
6theta <- pi / 4 # angle initial en rad
7dt he ta <- 0 # v it esse a ng ul ai re i ni ti ale en rad / s
8
9affi che r_ pos iti on_ pe ndu le (t , theta ) # aff ic her po si tion de d é par t
L’initialisation des valeurs de theta et dtheta est très importante car elle détermine le comportement du pendule. Nous
avons choisi ici d’avoir une vitesse angulaire nulle et un angle de départ du pendule θ=π/4 rad =45 deg. Le pas dt est
également très important, c’est lui qui déterminera l’erreur faite sur l’intégration de l’équation différentielle. Plus ce pas est
petit, plus on est précis, mais plus le calcul sera long. Ici, on choisit un pas dt de 0.05 s qui constitue un bon compromis.
À ce stade, vous avez tous les éléments pour tester votre pendule. Essayez de réaliser un petit programme python pendule_basic.py
qui utilise les conditions initiales ci-dessus et simule le mouvement du pendule. A la fin de cette rubrique, nous proposons
une solution en langage algorithmique. Essayez dans un premier temps de le faire vous-même. A chaque pas, le programme
écrira le temps tet l’angle θdans un fichier pendule_basic.dat. Dans les équations, θdoit être exprimé en radian, mais
nous vous conseillons de convertir cet angle en degré dans le fichier (plus facile à comprendre pour un humain!). Une fois ce
fichier généré, vous pourrez observer le graphe correspondant avec matplotlib en utilisant le code suivant :
1im port m atplo tlib . pyplot as plt
2import numpy as np
3
4# la fonction np. genfromtxt () renvoie un array à 2 dim
5arr ay_d ata = np . genfr omtxt (" pen dule_ basic . dat ")
6# col 0: t, col 1: theta
7t = arra y_data [: ,0]
8theta = array _data [: ,1]
9
10 # plot
11 plt . figure ( figsize =(8 ,8))
12 mi ni = min ( th eta ) * 1 .2
13 ma xi = max ( th eta ) * 1 .2
14 plt . xl im (0 , max ( t))
15 plt . ylim ( mini , ma xi )
16 plt . xl ab el (" t ( s )")
17 plt . yl ab el (" t heta ( deg )" )
18 plt . plot (t , the ta )
19 plt . sav ef ig (" pe nd ul e_ ba si c . pn g ")
Si vous observez une sinusoïde, bravo, vous venez de réaliser votre première simulation de pendule! Vous avez maintenant
le « squelette » de votre « moteur » de simulation. N’hésitez pas à vous amuser avec d’autres conditions initiales. Ensuite vous
pourrez passer à la rubrique suivante.
Si vous avez bloqué dans l’écriture de la boucle, voici à quoi elle pourrait ressembler en langage algorithmique :
1tant qu 'on n 'arrê te pas le pendule :
2# a cc an gu la ir e au t ps t ( en ra d /s ^2)
3d2t heta <- -( g/ L) * s in ( th eta )
4# v angulai re mise à jour de t -> t + dt
5dtheta <- dtheta + d2theta * dt
6# theta mis à jour de t -> t + dt
7theta <- theta + dtheta * dt
8# t mis à jour
9t <- t + dt
10 # mettre à jour l 'affichage
11 afficher_position_pendule(t, theta)
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 261
Chapitre 22. Mini-projets 22.2. Accompagnement pas à pas
FIGURE 22.4 – Application pendule.
Constructeur de l’application en tkinter
Nous allons maintenant construire l’application tkinter en vous guidant pas à pas. Il est bien sûr conseillé de relire le
chapitre 20 sur tkinter avant de vous lancer dans cette partie.
Comme expliqué largement dans le chapitre 20, nous allons construire l’application avec une classe. Le programme prin-
cipal sera donc très allégé et se contentera d’instancier l’application, puis de lancer le gestionnaire d’événements :
1if __name__ == "__main__ ":
2""" Prog ramm e p rincipal ( in stan cie la cla sse principale , do nne un
3titre et lance le gestionn aire d 'événements)
4"""
5app_pendule = AppliPendule()
6app _p endul e . title (" Pend ule ")
7app _pend ule . mainlo op ()
Ensuite, nous commençons par écrire le constructeur de la classe. Dans ce constructeur, nous aurons une section initialisant
toutes les variables utilisées pour simuler le pendule (cf. rubrique précédente), puis, une autre partie générant les widgets et
tous les éléments graphiques. Nous vous conseillons vivement de bien les séparer, et surtout de mettre des commentaires
pour pouvoir s’y retrouver. Voici un « squelette » pour vous aider :
1cl ass A pp li Pendu le ( tk . Tk ):
2def _ _i nit_ _ ( self ):
3# inst anciation de la classe Tk
4tk . Tk . __ init __ ( s elf )
5# ici vous pouvez dé finir toutes les variables
6# conce rnan t la physique du pendule
7self . theta = np.pi / 4 # valeur intiale theta
8se lf . dt heta = 0 # vit esse a ng ul aire i ni tial e
9[...]
10 self .g = 9.8 # cst gra vitat ionnel le en m/s^2
11 [...]
12 # ici vous pouvez constr uire l 'application graphique
13 se lf . canv = tk . Can vas ( self , bg = 'gray ', height =400 , width =400)
14 # cr é ation d 'un boutton demarrer , arreter , quitter
15 # penser à placer les widgets avec . pack ()
16 [...]
La figure 22.4 vous montre un aperçu de ce que l’on voudrait obtenir.
Pour le moment, vous pouvez oublier la réglette fixant la valeur initiale de θ, les labels affichant la valeur de θet vθainsi
que les points violets « laissés en route » par le pendule. De même, nous dessinerons le pivot, la boule et la tige plus tard. A
ce stade, il est fondamental de tout de suite lancer votre application pour vérifier que les widgets sont bien placés. N’oubliez
pas, un code complexe se teste au fur et à mesure lors de son développement.
262 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
22.2. Accompagnement pas à pas Chapitre 22. Mini-projets
Conseil : pour éviter un message d’erreur si toutes les méthodes n’existe pas encore, vous pouvez indiquer command=self.quit
pour chaque bouton (vous le changerez après).
Créations des dessins dans le canvas
Le pivot et la boule pourront être créés avec la méthode .create_oval(), la tige le sera avec la méthode .create_line().
Pensez à créer des variables pour la tige et la boule lors de l’instanciation car celles-ci bougeront par la suite.
Comment placer ces éléments dans le canvas? Vous avez remarqué que lors de la création de ce dernier, nous avons fixé
une dimension de 400 ×400 pixels. Le pivot se trouve au centre, c’est-à-dire au point (200,200). Pour la tige et la boule il
sera nécessaire de connaître la position de la boule dans le repère du canvas. Or, pour l’instant, nous définissons la position
de la boule avec l’angle θ. Il va donc nous falloir convertir θen coordonnées cartésiennes (x,y)dans le repère mathématique
défini dans la figure 22.3, puis dans le repère du canvas (xc,yc)(cf. rubrique suivante).
Conversion de θen coordonnées (x,y)Cette étape est relativement simple si on considère le pivot comme le centre du
repère. Avec les fonctions trigonométriques sin() et cos(), vous pourrez calculer la position de la boule (cf. exercice sur la
spirale dans le chapitre 7). Faites attention toutefois aux deux aspects suivants :
— la trajectoire de la boule suit les coordonnées d’un cercle de rayon L(si on choisit L= 1 m, ce sera plus simple) ;
— nous sommes décalés par rapport au cercle trigonométrique classique ; si on considère L=1m:
— quand θ=0, on a le point (0,−1)(pendule en bas) ;
— quand θ= +π/2=90 deg, on a (1,0)(pendule à droite);
— quand θ=−π/2=−90 deg, on a (−1,0)(pendule à gauche);
— quand θ=±π=±180 deg, on a (0,1)(pendule en haut).
La figure 22.3 montre graphiquement les valeurs de θ.
Si vous n’avez pas trouvé, voici la solution :
1se lf .x = np . si n( self . t het a ) * s elf . L
2se lf .y = - np . cos ( self . thet a ) * self .L
Conversion des coordonnées (x,y)en (xc,yc)Il nous faut maintenant convertir les coordonnées naturelles mathématiques
du pendule (x,y)en coordonnées dans le canvas (xc,yc). Plusieurs choses sont importantes pour cela :
— le centre du repère mathématique (0,0)a la coordonnée (200,200)dans le canvas;
— il faut choisir un facteur de conversion : par exemple, si on choisit L= 1 m, on peut proposer le facteur 1 m →100
pixels;
— l’axe des ordonnées dans le canvas est inversé par rapport au repère mathématique.
Conseil
Dans votre classe, cela peut être une bonne idée d’écrire une méthode qui réalise cette conversion. Celle-ci pourrait
s’appeler par exemple map_realcoor2canvas().
Si vous n’avez pas trouvé, voici la solution :
1se lf . conv _f ac tor = 100
2se lf . x_c = s elf . x* self . c on v_ facto r + 2 00
3se lf . y_c = - self . y* self . con v_ fa ct or + 200
Gestion des boutons
Il reste maintenant à gérer les boutons permettant de démarrer / stopper le pendule. Pour cela il faudra créer 3 méthodes
dans notre classe :
— la méthode .start() : met en mouvement le pendule; si le pendule n’a jamais été en mouvement, il part de son point
de départ; si le pendule avait déjà été en mouvement, celui-ci repart d’où on l’avait arrêté (avec la vitesse qu’il avait à
ce moment là);
— la méthode .stop() : arrête le mouvement du pendule;
— la méthode .move() : gère le mouvement du pendule (génère les coordonnées du pendule au pas suivant).
Le bouton « Démarrer » appellera la méthode .start(), le bouton « Arrêter » appellera la méthode .stop() et le bouton
« Quitter » quittera l’application. Pour lier une action au clic d’un bouton, on se souvient qu’il faut donner à l’argument par
mot-clé command une callback (c’est-à-dire le nom d’une fonction ou méthode sans les parenthèses) :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 263
Chapitre 22. Mini-projets 22.3. Scripts de correction
—btn1 = tk.Button(self, text="Quitter", command=self.quit)
—btn2 = tk.Button(self, text="Demarrer", command=self.start)
—btn3 = tk.Button(self, text="Arrêter", command=self.stop)
Ici, self.start() et self.stop() sont des méthodes que l’on doit créer, self.quit() pré-existe lorsque la fenêtre
tkinter est créée.
Nous vous proposons ici une stratégie inspirée du livre de Gérard Swinnen 19. Créons d’abord un attribut d’instance
self.is_moving dans le constructeur. Celui-ci va nous servir de « drapeau » pour définir le mouvement du pendule. Il
contiendra un entier positif ou nul. Lorsque ce drapeau sera égal à 0, le pendule sera immobile. Lorsqu’il sera > 0, le pendule
sera en mouvement. Ainsi :
— la méthode .start() ajoutera 1 à self.is_moving. Si self.is_moving est égal à 1 alors la méthode self.move()
sera appelée;
— la méthode .stop() mettra la valeur de self.is_moving à 0.
Puisque .start() ajoute 1 à self.is_moving, le premier clic sur le bouton « Démarrer » appelera la méthode .move()
car self.is_moving vaudra 1. Si l’utilisateur appuie une deuxième fois sur le bouton « Démarrer », self.is_moving
vaudra 2 mais n’appellera pas .move() une deuxième fois; cela sera vrai pour tout clic ultérieur de l’utilisateur sur ce bouton.
Cette astuce évite des appels concurrents de la méthode .move().
Le coeur du programme : la méthode .move()
Il nous reste maintenant à générer la méthode .move() qui meut le pendule. Pour cela vous pouvez vous inspirez de la
rubrique Un canvas animé dans une classe du chapitre 20 Fenêtres graphiques et Tkinter.
Cette méthode va réaliser un pas de simulation de tàt+δt. Il faudra ainsi réaliser dans l’ordre :
— Calculer la nouvelle valeur de θ(self.theta) au pas t+δtcomme nous l’avons fait précédemment avec la méthode
semi-implicite d’Euler.
— Convertir la nouvelle valeur de θ(self.theta) en coordonnées cartésiennes dans le repère du pendule (self.x et
self.y).
— Convertir ces coordonnées cartésiennes dans le repère du Canvas (self.x_c et self.y_c).
— Mettre à jour le dessin de la baballe et de la tige avec la méthode self.canv.coords().
— Incrémenter le pas de temps.
— Si le drapeau self.is_moving est supérieur à 0, la méthode self.move() est rappelée après 20 millisecondes
(Conseil : la méthode .after() est votre amie).
Ressources complémentaires
Si vous en êtes arrivé là, bravo vous pouvez maintenant admirer votre superbe pendule en mouvement :-)!
Voici quelques indications si vous voulez aller un peu plus loin.
Si vous souhaitez mettre une réglette pour modifier la position de départ du pendule, vous pouvez utiliser la classe
tk.Scale(). Si vous souhaitez afficher la valeur de θqui se met à jour au fur et à mesure, il faudra instancier un objet
avec la classe tk.StringVar(). Cet objet devra être passé à l’argument textvariable lors de la création de ce Label avec
tk.Label(). Ensuite, vous pourrez mettre à jour le texte du Label avec la méthode self.instance_StringVar.set().
Pour le fun, si vous souhaitez laisser une « trace » du passage du pendule avec des points colorés, vous pouvez utiliser tout
simplement la méthode self.canv.create_line() et créer une ligne d’un pixel de hauteur et de largeur pour dessiner un
point. Pour améliorer l’esthétique, vous pouvez faire en sorte que ces points changent de couleur aléatoirement à chaque arrêt
/ redémarrage du pendule.
Si vous souhaitez aller plus loin sur les différentes méthodes numériques de résolution d’équation différentielle associées
au pendule, nous vous conseillons le site de James Sethna 20 de l’Université de Cornell.
22.3 Scripts de correction
Voici les scripts corrigés pour les différents mini-projets.
Remarque
— Prenez le temps de chercher par vous-même avant de télécharger les scripts de correction.
19. https://inforef.be/swi/python.htm
20. http://pages.physics.cornell.edu/~sethna/StatMech/ComputerExercises/Pendulum/Pendulum.html
264 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
22.3. Scripts de correction Chapitre 22. Mini-projets
— Nous proposons une correction. D’autres solutions sont possibles.
— Mots anglais dans le protéome humain : words_in_proteome.py 21
— Genbank2fasta (sans expression régulière) : genbank2fasta_sans_regex.py 22
— Genbank2fasta (avec expressions régulières) : genbank2fasta_avec_regex.py 23
— Simulation d’un pendule version simple : tk_pendule.py 24
— Simulation d’un pendule++ (avec réglette et affichage se mettant à jour) : tk_pendule.py 25
21. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/words_in_proteome.py
22. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/genbank2fasta_sans_regex.py
23. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/genbank2fasta_avec_regex.py
24. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/tk_pendule_simple.py
25. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/tk_pendule.py
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 265
Annexe A
Quelques formats de données rencontrés en
biologie
A.1 FASTA
Le format FASTA est utilisé pour stocker une ou plusieurs séquences, d’ADN, d’ARN ou de protéines.
Ces séquences sont classiquement représentées sous la forme :
1>en - tê te
2sé qu ence avec un nomb re max imum de cara ct è res par l ign e
3sé qu ence avec un nomb re max imum de cara ct è res par l ign e
4sé qu ence avec un nomb re max imum de cara ct è res par l ign e
5sé qu ence avec un nomb re max imum de cara ct è res par l ign e
6sé qu ence avec un nomb re max
La première ligne débute par le caractère >et contient une description de la séquence. On appelle souvent cette ligne «
ligne de description » ou « ligne de commentaire ».
Les lignes suivantes contiennent la séquence à proprement dite, mais avec un nombre maximum fixe de caractères par
ligne. Ce nombre maximum est généralement fixé à 60, 70 ou 80 caractères. Une séquence de plusieurs centaines de bases ou
de résidus est donc répartie sur plusieurs lignes.
Un fichier est dit multifasta lorsqu’il contient plusieurs séquences au format FASTA, les unes à la suite des autres.
Les fichiers contenant une ou plusieurs séquences au format FASTA portent la plupart du temps l’extension .fasta mais
on trouve également .seq,.fas,.fna ou .faa.
A.1.1 Exemples
La séquence protéique au format FASTA de la sous-unité βde l’hémoglobine humaine 1, extraite de la base de données
UniProt, est :
1>sp | P6 887 1 | HB B_HUM AN Hemo gl obin subu nit beta OS = Homo sa piens OX =9606 GN = HBB PE =1 SV =2
2MVHLTPEEKSAVTALWGKVNVDEVGGEALGRLLVVYPWTQRFFESFGDLSTPDAVMGNPK
3VKAHGKKVLGAFSDGLAHLDNLKGTFATLSELHCDKLHVDPENFRLLGNVLVCVLAHHFG
4KEFTPPVQAAYQKVVAGVANALAHKYH
La première ligne contient la description de la séquence (Hemoglobin subunit beta), le type de base de données (ici sp
qui signifie Swiss-Prot), son identifiant (P68871) et son nom (HBB_HUMAN) dans cette base de données, ainsi que d’autres
informations (S=Homo sapiens OX=9606 GN=HBB PE=1 SV=2).
Les lignes suivantes contiennent la séquence sur des lignes ne dépassant pas, ici, 60 caractères. La séquence de la sous-
unité βde l’hémoglobine humaine est composée de 147 acides aminés, soit deux lignes de 60 caractères et une troisième de
27 caractères.
Définition
UniProt 2est une base de données de séquences de protéines. Ces séquences proviennent elles-mêmes de deux autres
bases de données : Swiss-Prot (où les séquences sont annotées manuellement) et TrEMBL (où les séquences sont annotées
1. https://www.uniprot.org/uniprot/P68871
2. https://www.uniprot.org/
266
A.1. FASTA Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie
automatiquement).
Voici maintenant la séquence nucléique (ARN), au format FASTA, de l’insuline humaine 3, extraite de la base de données
GenBank 4:
1> BT0 06 80 8 .1 Ho mo sa pi en s i ns ul in mRNA , c ompl et e c ds
2ATGGCCCTGTGGATGCGCCTCCTGCCCCTGCTGGCGCTGCTGGCCCTCTGGGGACCTGACCCAGCCGCAG
3CCTTTGTGAACCAACACCTGTGCGGCTCACACCTGGTGGAAGCTCTCTACCTAGTGTGCGGGGAACGAGG
4CTTCTTCTACACACCCAAGACCCGCCGGGAGGCAGAGGACCTGCAGGTGGGGCAGGTGGAGCTGGGCGGG
5GGCCCTGGTGCAGGCAGCCTGCAGCCCTTGGCCCTGGAGGGGTCCCTGCAGAAGCGTGGCATTGTGGAAC
6AATGCTGTACCAGCATCTGCTCCCTCTACCAGCTGGAGAACTACTGCAACTAG
On retrouve sur la première ligne la description de la séquence (Homo sapiens insulin mRNA), ainsi que son identifiant
(BT006808.1) dans la base de données GenBank.
Les lignes suivantes contiennent les 333 bases de la séquence, réparties sur cinq lignes de 70 caractères maximum. Il est
curieux de trouver la base T (thymine) dans une séquence d’ARN qui ne devrait contenir normalement que les bases A, U, G
et C. Ici, la représentation d’une séquence d’ARN avec les bases de l’ADN est une convention.
Pour terminer, voici trois séquences protéiques, au format FASTA, qui correspondent à l’insuline chez humaine (Homo
sapiens), féline (Felis catus) et bovine (Bos taurus) :
1>sp | P0 130 8 | IN S_HUM AN Ins ulin OS = Homo sap iens OX = 960 6 GN = INS PE =1 SV =1
2MALWMRLLPLLALLALWGPDPAAAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKTRREAED
3LQVGQVELGGGPGAGSLQPLALEGSLQKRGIVEQCCTSICSLYQLENYCN
4>sp | P0 630 6 | IN S_FEL CA Ins ulin OS = Fe lis cat us OX =96 85 GN= INS PE =1 SV =2
5MAPWTRLLPLLALLSLWIPAPTRAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKARREAED
6LQGKDAELGEAPGAGGLQPSALEAPLQKRGIVEQCCASVCSLYQLEHYCN
7> sp | P0 1317 | I NS _B OV IN I nsul in OS = Bos t aur us OX =99 13 GN = INS PE =1 SV =2
8MALWTRLRPLLALLALWPPPPARAFVNQHLCGSHLVEALYLVCGERGFFYTPKARREVEG
9PQVGALELAGGPGAGGLEGPPQKRGIVEQCCASVCSLYQLENYCN
Ces séquences proviennent de la base de données UniProt et sont téléchargeables en suivant ce lien 5.
Chaque séquence est délimitée par la ligne d’en-tête qui débute par >.
A.1.2 Manipulation avec Python
À partir de l’exemple précédent des 3 séquences d’insuline, voici un exemple de code qui lit un fichier FASTA avec
Python :
1prot_dict = {}
2with open (" insulin . f ast a ", " r ") as f asta _f ile :
3prot_id = ""
4for line in fas ta_file :
5if l ine . s ta rtsw it h (" >" ):
6prot_id = line [1:]. split ()[0]
7pro t_di ct [ pro t_id ] = ""
8else:
9pro t_di ct [ pro t_id ] += line . strip ()
10 for id in pro t_dic t :
11 pr int ( id )
12 pr int ( p rot_ di ct [ id ] [:30 ])
Pour chaque séquence lue dans le fichier FASTA, on affiche son identifiant et son nom puis les 30 premiers résidus de sa
séquence :
1sp | P06306 | INS _FEL CA
2MAPWTRLLPLLALLSLWIPAPTRAFVNQHL
3sp | P01317 | INS _BOV IN
4MALWTRLRPLLALLALWPPPPARAFVNQHL
5sp | P01308 | INS _HUM AN
6MALWMRLLPLLALLALWGPDPAAAFVNQHL
Notez que les protéines sont stockées dans un dictionnaire (prot_dict) où les clefs sont les identifiants et les valeurs les
séquences.
On peut faire la même chose avec le module Biopython :
3. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/BT006808.1?report=fasta
4. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/AY899304.1?report=genbank
5. https://www.uniprot.org/uniprot/?sort=score&desc=&compress=no&query=id:P01308%20OR%20id:P01317%20OR%20id:
P06306&format=fasta
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 267
Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie A.2. GenBank
1from Bio import SeqIO
2with open (" insulin . f ast a ", " r ") as f asta _f ile :
3for r ecord in SeqIO . par se ( fa sta _file , " fasta "):
4pr int ( r ecord . id)
5pr int ( str ( rec ord . seq ) [: 30 ])
Cela produit le même résultat. L’utilisation de Biopython rend le code plus compacte car on utilise ici la fonction SeqIO.parse()
qui s’occupe de lire le fichier FASTA.
A.2 GenBank
GenBank est une banque de séquences nucléiques. Le format de fichier associé contient l’information nécessaire pour
décrire un gène ou une portion d’un génome. Les fichiers GenBank porte le plus souvent l’extension .gbk.
Le format GenBank est décrit de manière très complète sur le site du NCBI 6. En voici néanmoins les principaux éléments
avec l’exemple du gène qui code pour la trypsine 7chez l’Homme.
A.2.1 L’en-tête
1LO CU S H U MT RP SG NA 800 bp mR NA li ne ar P RI 14 - JAN -19 95
2DEF IN IT IO N Hu man p an cr ea ti c tr yp sin 1 ( TRY1 ) mRNA , c om plet e c ds .
3ACCESSION M22612
4VERSION M22612 .1
5KEYWORDS t rypsi nogen .
6SO URCE Homo sa pien s ( hum an )
7ORGANISM Homo sapiens
8Euk aryo ta ; Metazoa ; C hord ata ; Crania ta ; Vert ebrat a ; E utele ostom i ;
9Mammal ia ; Eutheri a ; E uarcho nt oglire s ; P rima tes ; Hapl orrhi ni ;
10 Cat ar rh ini ; H omin id ae ; H omo .
11 [...]
Ligne 1 (LOCUS) : le nom du locus (HUMTRPSGNA), la taille du gène (800 paires de base), le type de molécule (ARN
messager).
Ligne 3 (ACCESSION) : l’identifiant de la séquence (M22612).
Ligne 4 (VERSION) : la version de la séquence (M22612.1). Le nombre qui est séparé de l’identifiant de la séquence par
un point est incrémenté pour chaque nouvelle version de la fiche GenBank. Ici .1 indique que nous en sommes à la première
version.
Ligne 6 (SOURCE) : la provenance de la séquence. Souvent l’organisme d’origine.
Ligne 7 (ORGANISME) : le nom scientifique de l’organisme, suivi de sa taxonomie (lignes 8 à 10).
A.2.2 Les features
1[...]
2FEATUR ES Loc ation / Qua lifie rs
3source 1..800
4/ org anis m =" Homo s apiens "
5/ mol _t ype =" m RNA "
6/ db_xref =" t axo n :9606 "
7/ map ="7 q32 - q ter "
8/ tis sue_t ype =" panc reas "
9gene 1..800
10 / ge ne =" T RY1 "
11 CDS 7..750
12 / ge ne =" T RY1 "
13 / cod on_st art =1
14 / product =" tryps inoge n "
15 / pro tein _id =" AAA6123 1 .1"
16 / d b_xr ef =" G DB : G00 -11 9 - 620 "
17 /translation="MNPLLILTFVAAALAAPFDDDDKIVGGYNCEENSVPYQVSLNSG
18 YHFCGGSLINEQWVVSAGHCYKSRIQVRLGEHNIEVLEGNEQFINAAKIIRHPQYDRK
19 TLNNDIMLIKLSSRAVINARVSTISLPTAPPATGTKCLISGWGNTASSGADYPDELQC
20 LDAPVLSQAKCEASYPGKITSNMFCVGFLEGGKDSCQGDSGGPVVCNGQLQGVVSWGD
21 GCAQKNKPGVYTKVYNYVKWIKNTIAANS"
22 sig_peptide 7..51
23 / ge ne =" T RY1 "
24 / no te =" G00 -119 -62 0"
25 [...]
6. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Sitemap/samplerecord.html
7. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/M22612.1
268 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
A.3. PDB Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie
Ligne 9 (gene 1..800) : la délimitation du gène. Ici de la base 1 à la base 800. Par ailleurs, la notation
<x..y indique que la séquence est partielle sur l’extrémité 5’. Réciproquement, x..y> indique que la séquence est partielle
sur l’extrémité 3’. Enfin, pour les séquences d’ADN, la notation complement(x..y) indique que le gène se trouve de la base
xà la base y, mais sur le brin complémentaire.
Ligne 10 (/gene="TRY1") : le nom du gène.
Ligne 11 (CDS 7..750) : la délimitation de la séquence codante.
Ligne 14 (/product="trypsinogen") : le nom de la protéine produite.
Ligne 17 à 20 (/translation="MNPLLIL...) : la séquence protéique issue de la traduction de la séquence codante.
Ligne 22 (sig_peptide 7..51) : la délimitation du peptide signal.
A.2.3 La séquence
1[...]
2ORIGIN
31 accaccatga atccac tcct g atccttacc tttgtggcag ct gctc ttgc tgcccccttt
461 gatga tgat g acaagatcgt tgggggctac a actg tgagg agaattctgt cccctaccag
5121 gtgt ccct ga attctggcta ccacttctgt ggtg gctccc tcatcaacga acagtgggt g
6181 gtat cagc ag gccactgcta caagtcccgc atcc aggtga gactgggaga gcacaacat c
7241 gaag tcct gg aggggaatga gcagttcatc aatg cagcca agatcatccg ccaccccca a
8301 tacg acag ga agactctgaa caatgacatc atgt taatca agctctcctc acgtgcagt a
9361 atca acgc cc gcgtgtccac catctctctg ccca ccgccc ctccagccac tggcacgaa g
10 421 tgcc tcat ct ctggctgggg caacactgcg agct ctggcg ccgactaccc agacgagct g
11 481 cagt gcct gg atgctcctgt gctgagccag gcta agtgtg aagcctccta ccctggaaa g
12 541 atta ccag ca acatgttctg tgtgggcttc cttg agggag gcaaggattc atgtcaggg t
13 601 gatt ctgg tg gccctgtggt ctgcaatgga cagc tccaag gagttgtctc ctggggtga t
14 661 ggct gtgc cc agaagaacaa gcctggagtc taca ccaa gg tctacaacta cgtgaaatg g
15 721 atta agaa ca ccatagctgc caatagctaa agcc cccagt atctcttcag tctctatac c
16 781 aataaagtga c cctgttctc
17 //
La séquence est contenue entre les balises ORIGIN (ligne 2) et // (ligne 17).
Chaque ligne est composée d’une série d’espaces, puis du numéro du premier nucléotide de la ligne, puis d’au plus 6 blocs
de 10 nucléotides. Chaque bloc est précédé d’un espace.
Par exemple, ligne 10, le premier nucléotide de la ligne (t) est le numéro 421 dans la séquence.
A.2.4 Manipulation avec Python
À partir de l’exemple précédent, voici comment lire un fichier GenBank avec Python et le module Biopython :
1from Bio import SeqIO
2wi th open (" M 22 612 . gbk " , "r ") as g bk _f il e :
3re cord = S eqI O . read ( gbk_file , " gen bank ")
4pr int ( r ecord . id)
5pr int ( r ecord . des cr ipti on )
6pr int ( r ecord . seq [:60])
Pour la séquence lue dans le fichier GenBank, on affiche son identifiant, sa description et les 60 premiers résidus :
1M22612.1
2Hu man pa nc reati c tr ypsi n 1 ( TRY1 ) mRNA , c om plet e cds .
3ACCACCATGAATCCACTCCTGATCCTTACCTTTGTGGCAGCTGCTCTTGCTGCCCCCTTT
Il est également possible de lire un fichier GenBank sans le module Biopython. Une activité dédiée est proposée dans le
chapitre 22 Mini-projets.
A.3 PDB
La Protein Data Bank 8(PDB) est une banque de données qui contient les structures de biomacromolécules (protéines,
ADN, ARN, virus. . . ). Historiquement, le format de fichier qui y est associé est le PDB, dont une documentation détaillée est
disponible sur le site éponyme 9. Les principales extensions de fichier pour ce format de données sont .ent et surtout .pdb.
Un fichier PDB est constitué de deux parties principales : l’en-tête et les coordonnées. L’en-tête est lisible et utilisable
par un être humain (et aussi par une machine). À l’inverse les coordonnées sont surtout utilisables par un programme pour
calculer certaines propriétés de la structure ou simplement la représenter sur l’écran d’un ordinateur. Bien sûr, un utilisateur
expérimenté peut parfaitement jeter un œil à cette seconde partie.
Examinons ces deux parties avec la trypsine bovine 10.
8. https://www.rcsb.org/
9. http://www.wwpdb.org/documentation/file-format-content/format33/v3.3.html
10. https://www.rcsb.org/structure/2PTN
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 269
Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie A.3. PDB
A.3.1 En-tête
Pour la trypsine bovine, l’en-tête compte 510 lignes. En voici quelques unes :
1HE AD ER H YD RO LA SE ( SER IN E P RO T EI NA SE ) 26 - OCT -81 2 P TN
2TITLE ON THE DISO RDERE D A CTIV ATION DOMAIN IN TRY PSINO GEN .
3TITLE 2 CHE MICA L L ABEL LING AND LOW - TEMPE RATUR E CR YSTALL OGRAP HY
4COMPND MOL_ID: 1;
5CO MPND 2 MOL ECUL E : T RYPSIN ;
6CO MPND 3 CHAIN : A ;
7[...]
8SO URCE 2 O RGANIS M_ SC IE NTIFIC : BOS TA URUS ;
9[...]
10 EX PD TA X - RAY DIF FR AC TI ON
11 [...]
12 RE MARK 2 RE SOLUT ION . 1.55 ANGSTR OMS .
13 [...]
14 DB REF 2 PT N A 16 2 45 U NP P00 760 T RY 1_ BO VI N 21 24 3
15 SEQRES 1 A 223 ILE VAL GLY GLY TYR THR CYS GLY ALA ASN THR VAL PRO
16 SEQRES 2 A 223 TYR GLN VAL SER LEU ASN SER GLY TYR HIS PHE CYS GLY
17 SEQRES 3 A 223 GLY SER LEU ILE ASN SER GLN TRP VAL VAL SER ALA ALA
18 SEQRES 4 A 223 HIS CYS TYR LYS SER GLY ILE GLN VAL ARG LEU GLY GLU
19 [...]
20 HELIX 1 H1 SER A 164 ILE A 176 1 SNGL ALPHA TURN ,REST IRREG . 13
21 HELIX 2 H2 LYS A 230 VAL A 235 5 C ONTI GUOUS WITH H3 6
22 HELIX 3 H3 SER A 236 ASN A 245 1 C ONTI GUOUS WITH H2 10
23 SHEET 1 A 7 TYR A 20 THR A 21 0
24 SHEET 2 A 7 LYS A 156 PRO A 161 -1 N CYS A 157 O TYR A 20
25 [...]
26 SSBOND 1 CYS A 22 CYS A 157 1555 1555 2.04
27 SSBOND 2 CYS A 42 CYS A 58 1555 1555 2.02
28 [...]
Ligne 1. Cette ligne HEADER contient le nom de la protéine (HYDROLASE (SERINE PROTEINASE)), la date de dépôt de
cette structure dans la banque de données (26 octobre 1981) et l’identifiant de la structure dans la PDB, on parle souvent de «
code PDB » (2PTN).
Ligne 2. TITLE correspond au titre de l’article scientifique dans lequel a été publié cette structure.
Lignes 4-6. COMPND indique que la trypsine est composée d’une seule chaîne peptidique, appelée ici A.
Ligne 8. SOURCE indique le nom scientifique de l’organisme dont provient cette protéine (ici, le bœuf).
Ligne 10. EXPDTA précise la technique expérimentale employée pour déterminer cette structure. Ici, la cristallographie
aux rayons X. Mais on peut également trouver SOLUTION NMR pour de la résonance magnétique nucléaire en solution,
ELECTRON MICROSCOPY pour de la microscopie électronique. ..
Ligne 12. REMARK 2 précise, dans le cas d’une détermination par cristallographie aux rayons X, la résolution obtenue,
ici 1,55 Angströms.
Ligne 14. DBREF indique les liens éventuels vers d’autres banques de données. Ici, l’identifiant correspondant à cette
protéine dans UniProt (UNP) est P00760 11.
Ligne 15-18. SEQRES donnent à la séquence de la protéine. Les résidus sont représentés par leur code à 3 lettres.
Lignes 20-22 et 23-24. HELIX et SHEET correspondent aux structures secondaires hélices αet brin βde cette protéine.
Ici, H1 SER A 164 ILE A 176 indique qu’il y a une première hélice α(H1) comprise entre les résidus Ser164 et Ile176 de la
chaîne A.
Lignes 26-27. SSBOND indique les bonds disulfures. Ici, entre les résidus Cys22 et Cys157 et entre les résidus Cys42 et
Cys58.
A.3.2 Coordonnées
Avec la même protéine, la partie coordonnées représente plus de 1700 lignes. En voici quelques unes correspondantes au
résidu leucine 99 :
1[...]
2ATOM 601 N LEU A 99 10.007 19.687 17.536 1.00 12.25 N
3ATOM 602 CA LEU A 99 9.599 18.429 18.188 1.00 12.25 C
4ATOM 603 C LEU A 99 10.565 17.281 17.914 1.00 12.25 C
5ATOM 604 O LEU A 99 10.256 16.101 18.215 1.00 12.25 O
6ATOM 605 CB LEU A 99 8.149 18.040 17.853 1.00 12.25 C
7ATOM 606 CG LEU A 99 7.125 19.029 18.438 1.00 18.18 C
8ATOM 607 CD1 LEU A 99 5.695 18.554 18.168 1.00 18.18 C
9ATOM 608 CD2 LEU A 99 7.323 19.236 19.952 1.00 18.18 C
10 [...]
11. https://www.uniprot.org/uniprot/P00760
270 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
A.3. PDB Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie
FIGURE A.1 – Structure tridimensionnelle d’un résidu leucine. Les noms des atomes sont indiqués en noir.
Chaque ligne correspond à un atome et débute par ATOM ou HETATM.ATOM désigne un atome de la structure de la biomo-
lécule. HETATM est utilisé pour les atomes qui ne sont pas une biomolécule, comme les ions ou les molécules d’eau.
Toutes les lignes de coordonnées ont sensiblement le même format. Par exemple, pour la première ligne :
—ATOM (ou HETATM).
—601 : le numéro de l’atome.
—N: le nom de l’atome. Ici, un atome d’azote du squelette peptidique. La structure complète du résidu leucine est
représentée figure A.1.
—LEU : le résidu dont fait partie l’atome. Ici une leucine.
—A: le nom de la chaîne peptidique.
—99 : le numéro du résidu dans la protéine.
—10.007 : la coordonnées xde l’atome.
—19.687 : la coordonnées yde l’atome.
—17.536 : la coordonnées zde l’atome.
—1.00 : le facteur d’occupation, c’est-à-dire la probabilité de trouver l’atome à cette position dans l’espace en moyenne.
Cette probabilité est inférieure à 1 lorsque, expérimentalement, on n’a pas pu déterminer avec une totale certitude la
position de l’atome. Par exemple dans le cas d’un atome très mobile dans une structure, qui est déterminé comme étant
à deux positions possibles, chaque position aura alors la probabilité 0,50.
—12.25 : le facteur de température qui est proportionnel à la mobilité de l’atome dans l’espace. Les atomes situés en
périphérie d’une structure sont souvent plus mobiles que ceux situés au coeur de la structure.
—N: l’élément chimique de l’atome. Ici, l’azote.
Une documentation plus complète des différents champs qui constituent une ligne de coordonnées atomiques se trouve sur
le site de la PDB 12.
Les résidus sont ensuite décrits les uns après les autres, atome par atome. Voici par exemple les premiers résidus de la
trypsine bovine :
1[...]
2ATOM 1 N ILE A 16 -8.155 9.648 20.365 1.00 10.68 N
3ATOM 2 CA ILE A 16 -8.150 8.766 19.179 1.00 10.68 C
4ATOM 3 C ILE A 16 -9.405 9.018 18.348 1.00 10.68 C
5ATOM 4 O ILE A 16 -10.533 8.888 18.870 1.00 10.68 O
6ATOM 5 CB ILE A 16 -8.091 7.261 19.602 1.00 10.68 C
7ATOM 6 CG1 ILE A 16 -6.898 6.882 20.508 1.00 7.42 C
8ATOM 7 CG2 ILE A 16 -8.178 6.281 18.408 1.00 7.42 C
9ATOM 8 CD1 ILE A 16 -5.555 6.893 19.773 1.00 7.42 C
10 ATOM 9 N VAL A 17 -9.224 9.305 17.090 1.00 9.63 N
11 ATOM 10 CA VAL A 17 -10.351 9.448 16.157 1.00 9.63 C
12 ATOM 11 C VAL A 17 -10.500 8.184 15.315 1.00 9.63 C
13 ATOM 12 O VAL A 17 -9.496 7.688 14.748 1.00 9.63 O
14 ATOM 13 CB VAL A 17 -10.123 10.665 15.222 1.00 9.63 C
15 ATOM 14 CG1 VAL A 17 -11.319 10.915 14.278 1.00 11.95 C
16 ATOM 15 CG2 VAL A 17 -9.737 11.970 15.970 1.00 11.95 C
17 [...]
12. http://www.wwpdb.org/documentation/file-format-content/format33/sect9.html
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 271
Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie A.3. PDB
Vous remarquez que le numéro du premier résidu est 16 et non pas 1. Cela s’explique par la technique expérimentale
utilisée qui n’a pas permis de déterminer la structure des 15 premiers résidus.
La structure de la trypsine bovine n’est constituée que d’une seule chaîne peptidique (notée A). Lorsqu’une structure est
composée de plusieurs chaînes, comme dans le cas de la structure du récepteur GABAB 1 et 2 chez la drosophile (code PDB
5X9X 13) :
1[...]
2ATOM 762 HB1 ALA A 44 37.162 -2.955 2.220 1.00 0.00 H
3ATOM 763 HB2 ALA A 44 38.306 -2.353 3.417 1.00 0.00 H
4ATOM 764 HB3 ALA A 44 38.243 -1.621 1.814 1.00 0.00 H
5TER 765 ALA A 44
6ATOM 766 N GLY B 95 -18.564 3.009 13.772 1.00 0.00 N
7ATOM 767 CA GLY B 95 -19.166 3.646 12.621 1.00 0.00 C
8ATOM 768 C GLY B 95 -20.207 2.755 11.976 1.00 0.00 C
9[...]
La première chaîne est notée Aet la seconde B. La séparation entre les deux est marquée par la ligne TER 765
ALA A 44.
Dans un fichier PDB, chaque structure porte un nom de chaîne différent.
Enfin, lorsque la structure est déterminée par RMN, il est possible que plusieurs structures soient présentes dans le même
fichier PDB. Toutes ces structures, ou « modèles », sont des solutions possibles du jeu de contraintes mesurées expérimenta-
lement en RMN. Voici un exemple, toujours pour la structure du récepteur GABAB 1 et 2 chez la drosophile :
1[...]
2MODEL 1
3ATOM 1 N MET A 1 -27.283 -9.772 5.388 1.00 0.00 N
4ATOM 2 CA MET A 1 -28.233 -8.680 5.682 1.00 0.00 C
5[...]
6ATOM 1499 HG2 GLU B 139 36.113 -5.242 2.536 1.00 0.00 H
7ATOM 1500 HG3 GLU B 139 37.475 -4.132 2.428 1.00 0.00 H
8TER 1501 GLU B 139
9ENDMDL
10 MODEL 2
11 ATOM 1 N MET A 1 -29.736 -10.759 4.394 1.00 0.00 N
12 ATOM 2 CA MET A 1 -28.372 -10.225 4.603 1.00 0.00 C
13 [...]
14 ATOM 1499 HG2 GLU B 139 36.113 -5.242 2.536 1.00 0.00 H
15 ATOM 1500 HG3 GLU B 139 37.475 -4.132 2.428 1.00 0.00 H
16 TER 1501 GLU B 139
17 ENDMDL
18 MODEL 2
19 ATOM 1 N MET A 1 -29.736 -10.759 4.394 1.00 0.00 N
20 ATOM 2 CA MET A 1 -28.372 -10.225 4.603 1.00 0.00 C
21 [...]
Chaque structure est encadrée par les lignes
1MODEL n
et
1ENDMDL
où nest le numéro du modèle. Pour la structure du récepteur GABAB 1 et 2, il y a 20 modèles de décrits dans le fichier
PDB.
A.3.3 Manipulation avec Python
Le module Biopython peut également lire un fichier PDB.
Chargement de la structure de la trypsine bovine :
1fr om B io . PDB i mpor t P DB Pa rs er
2parser = PDBParser ()
3pro t_id = "2 PT N "
4pro t_ fi le = "2 PTN . pd b "
5struct ure = parser . get_ struc ture ( prot_id , prot _fil e )
Remarque
Les fichiers PDB sont parfois (très) mal formatés. Si Biopython ne parvient pas à lire un tel fichier, remplacez alors la 2e
ligne par parser = PDBParser(PERMISSIVE=1). Soyez néanmoins très prudent quant aux résultats obtenus.
13. http://www.rcsb.org/structure/5X9X
272 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
A.3. PDB Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie
Affichage du nom de la structure et de la technique expérimentale utilisée pour déterminer la structure :
1pr int ( s truc tu re . hea der [" head "])
2pr int ( s truc tu re . hea der [" struc tu re _m et ho d "])
ce qui produit :
1hyd rola se ( s erine pro teina se )
2x - ray d if fr ac ti on
Extraction des coordonnées de l’atome Ndu résidu Ile16 et de l’atome CA du résidu Val17 :
1model = structure [0]
2chain = model ["A"]
3res1 = chain [16]
4res2 = chain [17]
5pr int ( res1 . resn ame , res1 [" N "]. c oor d )
6pr int ( res2 . resn ame , res2 [" CA "]. coo rd )
ce qui produit :
1ILE [ -8.15499973 9.6 4799 976 20.36499 977]
2VAL [ -10.35099983 9.44 7999 95 16.156999 59]
L’objet res1["N"].coord est un array de NumPy (voir le chapitre 17 Quelques modules d’intérêt en bioinformatique).
On peut alors obtenir simplement les coordonnées x, y et z d’un atome :
1print ( res1 ["N "]. coord [0] , res1 [" N "]. coord [1] , res1 [" N"]. coord [2])
ce qui produit :
1-8.155 9.648 20.365
Remarque
Biopython utilise la hiérarchie suivante :
structure > model > chain > residue > atom
même lorsque la structure ne contient qu’un seul modèle. C’est d’ailleurs le cas ici, puisque la structure a été obtenue par
cristallographie aux rayons X.
Enfin, pour afficher les coordonnées des carbones α(notés CA) des 10 premiers résidus (à partir du résidu 16 car c’est le
premier résidu dont on connaît la structure) :
1res_start = 16
2model = structure [0]
3chain = model ["A"]
4for i in range (10):
5idx = res_star t + i
6pr int ( c hai n [idx ]. resnam e , idx , chain [ idx ][" CA "]. coo rd )
avec pour résultat :
1ILE 16 [ -8.14999962 8.7 6599 979 19.17900085]
2VAL 17 [ -10.35099983 9.44799995 16.156999 59]
3GLY 18 [ -12.02099991 6.63000011 14.258999 82]
4GLY 19 [ -10.90200043 3.89899993 16.684000 02]
5TYR 20 [ -12.65100002 1.442000 03 19.016000 75]
6THR 21 [ -13.01799965 0.938000 02 22.760000 23]
7CYS 22 [ -10.02000046 -1.16299999 23.760 00023]
8GLY 23 [ -11.68299961 -2.86500001 2 6.71 40007 ]
9ALA 24 [ -10.64799976 -2.62700009 30.361 00006]
10 ASN 25 [ -6.96999979 -3.43700004 31.02000 046]
Il est aussi très intéressant (et formateur) d’écrire son propre parser de fichier PDB, c’est-à-dire un programme qui lit un
fichier PDB (sans le module Biopython). Dans ce cas, la figure A.2 vous aidera à déterminer comment extraire les différentes
informations d’une ligne de coordonnées ATOM ou HETATM.
Exemple : pour extraire le nom du résidu, il faut isoler le contenu des colonnes 18 à 20 du fichier PDB, ce qui correspond
aux index de 17 à 19 pour une chaîne de caractères en Python, soit la tranche de chaîne de caractères [17:20] car la première
borne est incluse et la seconde exclue.
Pour lire le fichier PDB de la trypsine bovine (2PTN.pdb) et extraire (encore) les coordonnées des carbones αdes 10
premiers résidus, nous pouvons utiliser le code suivant :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 273
Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie A.3. PDB
FIGURE A.2 – Format PDB et les différents champs de coordonnées.
274 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
A.4. Format XML, CSV et TSV Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie
1wi th open ("2 PT N . pdb " , " r") as pd b_ fi le :
2res_count = 0
3for line in pdb _fil e :
4if l ine . s ta rtsw it h (" ATOM "):
5atom_name = line [12:16]. strip ()
6res_name = line [17:20]. strip ()
7res _n um = in t ( lin e [ 22 :2 6] )
8if ato m_name == " CA ":
9res_count += 1
10 x = float ( l ine [3 0:38 ])
11 y = float ( l ine [3 8:46 ])
12 z = float ( l ine [4 6:54 ])
13 print ( res_name , res_num , x, y , z )
14 if res_count >= 10:
15 break
ce qui donne :
1ILE 16 -8.15 8.766 19.179
2VAL 17 -10.351 9.448 16.157
3GLY 18 -12.021 6.63 14.259
4GLY 19 -10.902 3.899 16.684
5TYR 20 -12.651 1.442 19.016
6THR 21 -13.018 0.938 22.76
7CYS 22 -10.02 -1.163 23.76
8GLY 23 -11.683 -2.865 26.714
9ALA 24 -10.648 -2.627 30.361
10 ASN 25 -6.97 -3.437 31.02
Remarque
Pour extraire des valeurs numériques, comme des numéros de résidus ou des coordonnées atomiques, il ne faudra pas
oublier de les convertir en entiers ou en floats.
A.4 Format XML, CSV et TSV
Les formats XML, CSV et TSV dont des formats de fichiers très largement utilisés en informatique. Ils sont tout autant
très utilisés en biologie. En voici quelques exemples.
A.4.1 XML
Le format XML est un format de fichier qui permet de stocker quasiment n’importe quel type d’information de façon
structurée et hiérarchisée. L’acronyme XML signifie Extensible Markup Language qui pourrait se traduire en français par «
Langage de balisage extensible 14 ». Les balises dont il est question servent à délimiter du contenu :
<balise>contenu</balise>
La balise <balise> est une balise ouvrante. La balise </balise> est une balise fermante. Notez le caractère /qui marque
la différence entre une balise ouvrante et une balise fermante.
Il existe également des balises vides, qui sont à la fois ouvrantes et fermantes :
<balise />
Une balise peut avoir certaines propriétés, appelées attributs, qui sont définies, dans la balise ouvrante. Par exemple :
<balise propriété1=valeur1 propriété2=valeur2>contenu</balise>
Un attribut est un couple nom et valeur (par exemple propriété1 est un nom et valeur1 est la valeur associée).
Enfin, les balises peuvent être imbriquées les unes dans les autres :
1<protein >
2<element >élé ment 1 </ element >
3<element >élé ment 2 </ element >
4<element >élé ment 3 </ element >
5</ prote in >
Dans cet exemple, nous avons trois balises element qui sont contenues dans une balise protein.
Voici un autre exemple avec l’enzyme trypsine 15 humaine (code P07477 16) telle qu’on peut la trouver décrite dans la base
de données UniProt :
14. https://fr.wikipedia.org/wiki/Extensible_Markup_Language
15. https://www.uniprot.org/uniprot/P07477
16. https://www.uniprot.org/uniprot/P07477.xml
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 275
Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie A.4. Format XML, CSV et TSV
1<? xml v ersi on = '1.0'enco ding = 'UTF -8 '? >
2< un ip ro t x mln s =" h ttp : // u ni pr ot . org / u ni prot " x mln s : xsi =[...] >
3<entry dataset =" Swiss - Prot " created ="1988 -04 -01" modified ="2018 -09 -12" [...] >
4<accession > P07477 </ accession >
5<accession > A1A509 </ accession >
6<accession > A6NJ71 </ accession >
7[...]
8<gene >
9< na me t ype =" p ri ma ry " > PRSS 1 </ name >
10 < nam e ty pe =" s ynon ym " >TRP1 </ name >
11 < nam e ty pe =" s ynon ym " >TRY1 </ name >
12 < na me t ype =" s yn on ym " > TRYP 1 </ name >
13 </gene >
14 [...]
15 < seq ue nc e l en gt h = "2 47" m ass =" 26 55 8" c he ck su m =" DD 49 A48 7B8 062 813 " [... ] >
16 MNPLLILTFVAAALAAPFDDDDKIVGGYNCEENSVPYQVSLNSGYHFCGGSLINEQWVVS
17 AGHCYKSRIQVRLGEHNIEVLEGNEQFINAAKIIRHPQYDRKTLNNDIMLIKLSSRAVIN
18 ARVSTISLPTAPPATGTKCLISGWGNTASSGADYPDELQCLDAPVLSQAKCEASYPGKIT
19 SNMFCVGFLEGGKDSCQGDSGGPVVCNGQLQGVVSWGDGCAQKNKPGVYTKVYNYVKWIK
20 NTIAANS
21 </sequence >
22 </ ent ry >
23 [...]
24 </ unipr ot >
La ligne 1 indique que nous avons bien un fichier au format XML.
La ligne 3 indique que nous avons une entrée UniProt. Il s’afit d’une balise ouvrante avec plusieurs attributs (dataset="Swiss-Prot",
created="1988-04-01"...).
Les lignes 4-6 précisent les numéros d’accession dans la base de données UniProt qui font référence à cette même protéine.
Les lignes 8-13 listent les quatre gènes correspondants à cette protéine. Le premier gène porte l’attribut type="primary"
et indique qu’il s’agit du nom officiel du gène de la trypsine. L’attribut type="synonym" pour les autres gènes indique qu’il
s’agit bien de noms synonymes pour le gène PRSS1.
Les lignes 15-21 contiennent la séquence de la trypsine. Dans les attributs de la balise <sequence>, on retrouve, par
exemple, la taille de la protéine (length="247").
Voici un exemple de code Python pour manipuler le fichier XML de la trypsine humaine :
1from lxml import etree
2import re
3
4wi th open (" P 07 477 . xml ") as x ml _fil e :
5xml _c on te nt = xm l_fi le . r ead ()
6
7xml _c onten t = re . sub (" < un ipro t [^ >]+ >" , " < uni prot >" , xml_ co ntent )
8
9root = etree . fromstrin g ( xml_c onte nt . encod e (" utf -8"))
10
11 for gene in root . x pat h ("/ u ni prot / ent ry / ge ne / na me "):
12 pr int (f" g ene : { gene . text } ({ g ene . get ( 'type ')})")
13
14 seq uenc e = root . xp ath ("/ u nipr ot / entry / s eque nce ")[ 0]
15 print (f" sequen ce : { seq uenc e .text . strip ()}")
16 pr int ( f" l en gth : { s eq uenc e . get ('length ')}")
Ligne 1. On utilise le sous-module etree du module lxml pour lire le fichier XML.
Ligne 2. On utilise le module d’expressions régulières re pour supprimer tous les attributs de la balise uniprot (ligne 7).
Nous ne rentrerons pas dans les détails, mais ces attributs rendent plus complexe la lecture du fichier XML.
Ligne 9. La variable root contient le fichier XML prêt à être manipulé.
Ligne 11. On recherche les noms des gènes (balises <name></name>) associés à la trypsine. Pour cela, on utilise la
méthode .xpath() avec comme argument l’enchaînement des différentes balises qui conduisent aux noms des gènes.
Ligne 12. Pour chaque nom de gène, on va afficher son contenu (gene.text) et la valeur associée à l’attribut type avec
la méthode .get("type").
Ligne 11. On stocke dans la variable sequence la balise associée à la séquence de la protéine. Comme root.xpath("/uniprot/entry/sequence")
renvoie un itérateur et qu’il n’y a qu’une seule balise séquence, on prend ici le seul et unique élément root.xpath("/uniprot/entry/sequence")[0].
Ligne 15. On affiche le contenu de la séquence sequence.text, nettoyé d’éventuels retours chariots ou espaces sequence.text.strip().
Ligne 16. On affiche la taille de la séquence en récupérant la valeur de l’attribut length (toujours de la balise <sequence></sequence>).
Le résultat obtenu est le suivant :
1gene : PRSS1 ( primary )
2gene : TRP1 ( synonym )
3gene : TRY1 ( synonym )
276 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
A.4. Format XML, CSV et TSV Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie
4gene : TRYP1 ( synonym )
5sequen ce : M NP LL IL TF VA AA LAA PF DD DD KI VGG YN CE EN SV PYQ VS LN SG YH FCG GS LI NE QWV VS
6AGHCYKSRIQVRLGEHNIEVLEGNEQFINAAKIIRHPQYDRKTLNNDIMLIKLSSRAVIN
7ARVSTISLPTAPPATGTKCLISGWGNTASSGADYPDELQCLDAPVLSQAKCEASYPGKIT
8SNMFCVGFLEGGKDSCQGDSGGPVVCNGQLQGVVSWGDGCAQKNKPGVYTKVYNYVKWIK
9NTIAANS
10 le ngth : 247
A.4.2 CSV et TSV
Définition des formats
L’acronyme CSV signifie « Comma-Separated values » qu’on peut traduire littéralement par « valeurs séparées par des
virgules ». De façon similaire, TSV signifie « Tabulation-Separated Values », soit des « valeurs séparées par des tabulations ».
Ces deux formats sont utiles pour stocker des données structurées sous forme de tableau, comme vous pourriez l’avoir
dans un tableur.
À titre d’exemple, le tableau ci-dessous liste les structures associées à la transferrine, protéine présente dans le plasma
sanguin et impliquée dans la régulation du fer. Ces données proviennent de la Protein Data Bank (PDB). Pour chaque protéine
(PDB ID), est indiqué le nom de l’organisme associé (Source), la date à laquelle cette structure a été déposée dans la PDB
(Deposit Date), le nombre d’acides aminés de la protéine et sa masse moléculaire (MW).
PDB ID Source Deposit Date Length MW
1A8E Homo sapiens 1998-03-24 329 36408.40
1A8F Homo sapiens 1998-03-25 329 36408.40
1AIV Gallus gallus 1997-04-28 686 75929.00
1AOV Anas platyrhynchos 1996-12-11 686 75731.80
1B3E Homo sapiens 1998-12-09 330 36505.50
1D3K Homo sapiens 1999-09-29 329 36407.40
1D4N Homo sapiens 1999-10-04 329 36399.40
1DOT Anas platyrhynchos 1995-08-03 686 75731.80
[...] [...] [...] [...] [...]
Voici maintenant l’équivalent en CSV 17 :
1PDB ID , Sour ce , De po si t Date , Le ngth , MW
21A8E , Homo sapiens ,1998 -03 -24 ,329 ,36408.40
31A8F , Homo sapiens ,1998 -03 -25 ,329 ,36408.40
41AIV , Gallus gallus ,1997 -04 -28 ,686 ,75929.00
51AOV , Anas platyrhynchos ,1996 -12 -11 ,686 ,75731.80
61B3E , Homo sapiens ,1998 -12 -09 ,330 ,36505.50
71D3K , Homo sapiens ,1999 -09 -29 ,329 ,36407.40
81D4N , Homo sapiens ,1999 -10 -04 ,329 ,36399.40
91DOT , Anas platyrhynchos ,1995 -08 -03 ,686 ,75731.80
10 [...]
Sur chaque ligne, les différentes valeurs sont séparées par une virgule. La première ligne contient le nom des colonnes et
est appelée ligne d’en-tête.
L’équivalent en TSV 18 est :
1PDB ID Source Deposit Date Length MW
21 A8E Homo sapiens 1998 -03 -24 329 36408.40
31 A8F Homo sapiens 1998 -03 -25 329 36408.40
41 AIV Gallus gallus 1997 -04 -28 686 75929.00
51 AOV Anas pl atyrhynch os 1996 -12 -11 686 75731.80
61 B3E Homo sapiens 1998 -12 -09 330 36505.50
71 D3K Ho mo sa pi ens 19 99 - 09 - 29 329 364 07 .4 0
81 D4N Homo sapiens 1999 -10 -04 329 36399.40
91 DOT Anas pl atyrhynch os 1995 -08 -03 686 75731.80
10 [...]
Sur chaque ligne, les différentes valeurs sont séparées par une tabulation.
Attention
17. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/transferrin_report.csv
18. https://python.sdv.univ-paris-diderot.fr/data-files/transferrin_report.tsv
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 277
Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie A.4. Format XML, CSV et TSV
Le caractère tabulation est un caractère invisible « élastique », c’est-à-dire qu’il a une largeur variable suivant l’éditeur de
texte utilisé. Par exemple, dans la ligne d’en-tête, l’espace entre PDB ID et Source apparaît comme différent de l’espace entre
Deposit Date et Length alors qu’il y a pourtant une seule tabulation à chaque fois.
Lecture
En Python, le module csv de la bibliothèque standard est très pratique pour lire et écrire des fichiers au format CSV et
TSV. Nous vous conseillons de lire la documentation très complète sur ce module 19.
Voici un exemple :
1import csv
2
3wi th open (" tr an sf err in _re por t . csv ") as f_ in :
4f_r eade r = csv . D ic tRea de r ( f_in )
5for row in f_r eade r :
6pr in t ( ro w [" P DB ID "] , r ow [" D ep os it Da te "] , row [ " L eng th "])
Ligne 1. Chargement du module csv.
Ligne 3. Ouverture du fichier.
Ligne 4. Utilisation du module csv pour lire le fichier CSV comme un dictionnaire (fonction DictReader()). La ligne
d’en-tête est utilisée automatiquement pour définir les clés du dictionnaire.
Ligne 5. Parcours de toutes les lignes du fichiers CSV.
Ligne 6. Affichage des champs correspondants à PDB ID,Deposit Date,Length.
Le résultat obtenu est :
11 A8E 1998 -03 -24 329
21 A8F 1998 -03 -25 329
31 AIV 1997 -04 -28 686
41 AOV 1996 -12 -11 686
51 B3E 1998 -12 -09 330
61 D3K 1999 -09 -29 329
7[...]
Il suffit de modifier légèrement le script précédent pour lire un fichier TSV :
1import csv
2
3wi th open (" tr an sf erri n_P DB_ rep ort . ts v ") as f_in :
4f_r ea de r = csv . D ic tR ea de r ( f_in , del im it er ="\ t ")
5for row in f_r eade r :
6pr in t ( ro w [" P DB ID "] , r ow [" D ep os it Da te "] , row [ " L eng th "])
Ligne 3. Modification du nom du fichier lu.
Ligne 4. Utilisation de l’argument delimiter="\t" qui indique que les champs sont séparés par des tabulations.
Le résultat obtenu est strictement identique au précédent.
Écriture
Voici un exemple d’écriture de fichier CSV :
1import csv
2
3wi th open (" t est . c sv ", " w") as f_ou t :
4fi elds = [" Name ", " Qua nt ity "]
5f_w rite r = csv . Dic tWrit er ( f_out , fiel dname s = fields )
6f_writ er . writ ehead er ()
7f_w rite r . writ erow ({" Name ": " gir afe " , " Qua ntit y ":5})
8f_writ er . wri tero w ({" Name ": " tigre " , " Quantity ":3})
9f_writ er . wri tero w ({" Name ": " singe " , " Quantity ":8})
Ligne 3. Ouverture du fichier test.csv en lecture.
Ligne 4. Définition du nom des colonnes (Name et Quantity).
Ligne 5. Utilisation du module csv pour écrire un fichier CSV à partir d’un dictionnaire.
Ligne 6. Écriture des noms des colonnes.
Ligne 7-9. Écriture de trois lignes. Pour chaque ligne, un dictionnaire dont les clefs sont les noms des colonnes est fourni
comme argument à la méthode .writerow().
Le contenu du fichier test.csv est alors :
19. https://docs.python.org/fr/3.7/library/csv.html
278 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
A.4. Format XML, CSV et TSV Annexe A. Quelques formats de données rencontrés en biologie
1Name , Qua ntity
2girafe ,5
3tigre ,3
4singe ,8
De façon très similaire, l’écriture d’un fichier TSV est réalisée avec le code suivant :
1import csv
2
3wi th open (" t est . t sv ", " w") as f_ou t :
4fi elds = [" Name ", " Qua nt ity "]
5f_w ri te r = csv . D ic tW ri te r ( f_out , fie ld na me s = field s , d el im it er = "\ t ")
6f_writ er . writ ehead er ()
7f_w rite r . writ erow ({" Name ": " gir afe " , " Qua ntit y ":5})
8f_writ er . wri tero w ({" Name ": " tigre " , " Quantity ":3})
9f_writ er . wri tero w ({" Name ": " singe " , " Quantity ":8})
Ligne 3. Modification du nom du fichier en écriture.
Ligne 5. Utilisation de l’argument delimiter="\t" qui indique que les champs sont séparés par des tabulations.
Le contenu du fichier test.tsv est :
1Name Quantity
2girafe 5
3tigre 3
4singe 8
Vous êtes désormais capables de lire et écrire des fichiers aux formats CSV et TSV. Les codes que nous vous avons
proposés ne sont que des exemples. À vous de poursuivre l’exploration du module csv.
Remarque
Le module pandas décrit dans le chapitre 17 Quelques modules d’intérêt en bioinformatique est tout à fait capable de lire
et écrire des fichiers CSV et TSV. Nous vous conseillons de l’utiliser si vous analysez des données avec ces types de fichiers.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 279
Annexe B
Installation de Python
Attention
Miniconda a été mis à jour le 29 juillet 2019, la procédure d’installation décrite ci-dessous concerne cette version.
Python est déjà présent sous Linux ou Mac OS X et s’installe très facilement sous Windows. Toutefois, nous décrivons
dans cet ouvrage l’utilisation de modules supplémentaires qui sont très utiles en bioinformatique (NumPy,scipy,matplotlib,
pandas,Biopython), mais également les notebooks Jupyter.
On va donc utiliser un gestionnaire de paquets qui va installer ces modules supplémentaires. On souhaite également que
ce gestionnaire de paquets soit disponible pour Windows, Mac OS X et Linux. Fin 2018, il y a deux grandes alternatives :
1. Anaconda et Miniconda : Anaconda 1est une distribution complète de Python qui contient un gestionnaire de paquets
très puissant nommé conda. Anaconda installe de très nombreux paquets et outils mais nécessite un espace disque de
plusieurs gigaoctets. Miniconda 2est une version allégée d’Anaconda, donc plus rapide à installer et occupant peu
d’espace sur le disque dur. Le gestionnaire de paquet conda est aussi présent dans Miniconda.
2. Pip : pip 3est le gestionnaire de paquets de Python et qui est systématiquement présent depuis la version 3.4.
B.1 Que recommande-t-on pour l’installation de Python?
Quel que soit le système d’exploitation, nous recommandons l’utilisation de Miniconda dont la procédure d’installation est
détaillée ci-dessous pour Windows, Mac OS X et Linux. Le gestionnaire de paquets conda est très efficace. Il gère la version
de Python et les paquets compatibles avec cette dernière de manière optimale.
Par ailleurs, nous vous recommandons vivement la lecture de la rubrique sur les éditeurs de texte. Il est en effet fondamental
d’utiliser un éditeur robuste et de savoir le configurer pour « pythonner » efficacement.
Enfin, dans tout ce qui suit, nous partons du principe que vous installerez Miniconda en tant qu’utilisateur, et non pas
en tant qu’administrateur. Autrement dit, vous n’aurez pas besoin de droits spéciaux pour pouvoir installer Miniconda et les
autres modules nécessaires. La procédure proposée a été testée avec succès sous Windows (7 et 10), Mac OS C (Mac OS High
Sierra version 10.13.6) et Linux (Ubuntu 16.04, Ubuntu 18.04).
B.2 Installation de Python avec Miniconda
Nous vous conseillons l’installation de la distribution Miniconda 4qui présente l’avantage d’installer Python et un puissant
gestionnaire de paquets appelé conda. Dans toute la suite de cette annexe, l’indication avec le $ et un espace comme suit :
1$
signifie l’invite d’un shell quel qu’il soit (PowerShell sous Windows, bash sous Mac OS X et Linux).
1. https://www.anaconda.com/
2. https://conda.io/miniconda.html
3. https://pip.pypa.io/en/stable/
4. https://conda.io/miniconda.html
280
B.2. Installation de Python avec Miniconda Annexe B. Installation de Python
B.2.1 Installation de Python avec Miniconda pour Linux
Dans un navigateur internet, ouvrez la page du site Miniconda https://conda.io/miniconda.html puis cliquez sur le
lien 64-bit (bash installer) correspondant à Linux et Python 3.7. Bien sur, si votre machine est en 32-bit (ce qui est maintenant
assez rare), vous cliquerez sur le lien 32-bit (bash installer).
Vous allez télécharger un fichier dont le nom ressemble à quelque chose du type :
Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh.
Dans un shell, lancez l’installation de Miniconda avec la commande :
1$ bash Minic ond a3 - latest - Linux - x86_64 . sh
Dans un premier temps, validez la lecture de la licence d’utilisation :
1Welcome to Miniconda3 4.7.10
2
3In order to co ntinue the installat ion process , please review the license
4agr eeme nt .
5Please , press ENTER to continue
6>>>
Comme demandé, appuyez sur la touche Entrée. Faites ensuite défiler la licence d’utilisation avec la touche Espace. Tapez
yes puis appuyez sur la touche Entrée pour valider :
1Do y ou a cc ept the li ce nse te rms ? [ yes | no ]
2[no ] >>> yes
Le programme d’installation vous propose ensuite d’installer Miniconda dans le répertoire miniconda3 dans votre réper-
toire personnel. Par exemple, dans le répertoire /home/pierre/miniconda3 si votre nom d’utilisateur est pierre. Validez
cette proposition en appuyant sur la touche Entrée :
1Min icon da3 will now be ins tall ed into this l ocat ion :
2/ ho me / pi erre / m in ic onda3
3
4- Press ENTER to confirm the location
5- Press CTRL -C to abort the ins tallation
6- Or specify a different location below
7
8[/ home / pi err e / mi nico nd a3 ] >>>
Le programme d’installation va alors installer Python et le gestionnaire de paquets conda.
Cette étape terminée, le programme d’installation vous propose d’initialiser conda pour que celui-ci soit accessible à
chaque fois que vous ouvrez un shell. Nous vous conseillons d’accepter en tapant yes puis en appuyant sur la touche Entrée.
1Do you wish the ins taller to initialize Miniconda3
2by ru nn ing cond a init ? [ yes | no ]
3[no ] >>> yes
L’installation de Miniconda est terminée. L’espace utilisé par Miniconda sur votre disque dur est d’environ 450 Mo.
Test de l’interpréteur Python
Ouvrez un nouveau shell. À partir de maintenant, lorsque vous taperez la commande python, c’est le Python 3 de Mini-
conda qui sera lancé :
1$ python
2Py th on 3. 7.3 ( def ault , Mar 27 201 9 , 2 2: 11:1 7)
3[ GCC 7 .3 .0] :: Anaconda , In c . on linu x
4Type " help ", " cop yrig ht " , " cred its " or " lic ense " for more info rmati on .
5>>>
Quittez Python en tapant la commande exit() puis appuyant sur la touche Entrée.
Test du gestionnaire de paquets conda
De retour dans le shell, testez si le gestionnaire de paquets conda est fonctionnel. Tapez la commande conda dans le shell,
vous devriez avoir la sortie suivante :
1$ conda
2usage : conda [-h] [-V] command ...
3
4conda is a tool for ma naging and d eployin g applications , environmen ts and packages .
5
6Options:
7
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 281
Annexe B. Installation de Python B.2. Installation de Python avec Miniconda
8pos itio nal arg umen ts :
9command
10 cl ean Rem ove u nused pac kage s and cach es .
11 [...]
Si c’est bien le cas, bravo, conda et bien installé et vous pouvez passez à la suite (rendez-vous à la rubrique Installation
des modules supplémentaires)!
Désinstallation de Miniconda
Si vous souhaitez supprimer Miniconda, rien de plus simple, il suffit de suivre ces deux étapes :
Étape 1. Supprimer le répertoire de Miniconda. Par exemple pour l’utilisateur pierre :
1$ rm - rf / h ome / p ierr e / mi ni co nd a3
Étape 2. Dans le fichier de configuration du shell Bash, supprimer les lignes comprises entre
1# >>> conda initialize >>>
et
1# <<< conda initialize <<<
B.2.2 Installation de Python avec Miniconda pour Mac OS X
Dans un navigateur internet, ouvrez la page du site Miniconda https://conda.io/miniconda.html puis cliquez sur
le lien 64-bit (bash installer) correspondant à Mac OS X et Python 3.7. Sous Mac, seule la version 64-bit est disponible.
Vous allez télécharger un fichier dont le nom ressemble à quelque chose du type :
Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh.
Le système d’exploitation Mac OS X étant basé sur Unix, la suite de la procédure est en tout point identique à la procédure
détaillée à la rubrique précédente pour Linux.
Donc, lancez la commande :
1$ bash Minic ond a3 - latest - MacOSX - x86 _64 . sh
puis suivez les mêmes instructions que dans la rubrique précédente (la seule petite subtilité est pour le chemin, choisissez
/User/votre_nom_utilisateur/miniconda3 sous Mac au lieu de /home/votre_nom_utilisateur/miniconda3 sous
Linux).
B.2.3 Installation de Python avec Miniconda pour Windows 7 et 10
Dans cette rubrique, nous détaillons l’installation de Miniconda sous Windows.
Attention
Nous partons du principe qu’aucune version d’Anaconda, Miniconda, ou encore de Python « classique » (obtenue sur
le site officiel de Python 5) n’est installée sur votre ordinateur. Si tel est le cas, nous vous recommandons vivement de la
désinstaller pour éviter des conflits de version.
— Dans un navigateur internet, ouvrez la page du site Miniconda https://conda.io/miniconda.html puis cliquez
sur le lien 64-bit (exe installer) correspondant à Windows et Python 3.7. Bien sûr, si votre machine est en 32-bit (ce
qui est maintenant assez rare), vous cliquerez sur le lien 32-bit (exe installer). Vous allez télécharger un fichier dont le
nom ressemble à quelque chose du type : Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe.
— Une fois téléchargé, double-cliquez sur ce fichier, cela lancera l’installateur de Miniconda :
5. https://www.python.org/downloads/
282 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
B.2. Installation de Python avec Miniconda Annexe B. Installation de Python
— Cliquez sur Next, vous arrivez alors sur l’écran suivant :
— Lisez la licence et (si vous êtes d’accord) cliquez sur I agree. Vous aurez ensuite :
— Gardez le choix de l’installation seulement pour vous (case cochée à Just me (recommended)), puis cliquez sur Next.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 283
Annexe B. Installation de Python B.2. Installation de Python avec Miniconda
Vous aurez ensuite :
— L’installateur vous demande où installer Miniconda, nous vous recommandons de laisser le choix par défaut (ressem-
blant à C:\Users\votre_nom_utilisateur\Miniconda3). Cliquez sur Next, vous arriverez sur :
— Gardez la case Register Anaconda as my default Python 3.7 cochée et ne cochez pas la case Add Anaconda to my
PATH environment variable. Cliquez ensuite sur Install, l’installation se lance et durera quelques minutes :
284 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
B.2. Installation de Python avec Miniconda Annexe B. Installation de Python
— À la fin, vous obtiendrez :
— Cliquez sur Next, vous arriverez sur la dernière fenêtre :
— Décochez les cases Learn more about Anaconda Cloud et Learn how to get started with Anaconda et cliquez sur
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 285
Annexe B. Installation de Python B.2. Installation de Python avec Miniconda
Finish. Miniconda est maintenant installé.
Initialisation de conda
Il nous faut maintenant initialiser conda. Cette manipulation va permettre de le rendre visible dans n’importe quel shell
Powershell.
L’installateur a en principe ajouté une nouvelle section dans le Menu Démarrer nommée Anaconda3 (64-bit) :
Cette section contient deux éléments :
—Anaconda Powershell Prompt (Miniconda3) : pour lancer un shell Powershell (shell standard de Windows équi-
valent du bash sous Linux) avec conda qui est activé correctement;
—Anaconda Prompt (Miniconda3) : même chose mais avec le shell nommé cmd; ce vieux shell est limité et nous
vous en déconseillons l’utilisation.
Nous allons maintenant initialiser conda « à la main ». Cliquez sur Anaconda Powershell Prompt (Miniconda3) qui
va lancer un Powershell avec conda activé, puis tapez la commande conda init :
Lorsque vous presserez la touche Entrée vous obtiendrez une sortie de ce style :
1$ conda init
2no ch ange C :\ Use rs \ Pa t \ Mi ni co nd a3 \ S cr ipts \ c ond a . exe
3no ch ange C :\ Use rs \ Pa t \ Mi ni co nd a3 \ S cr ipts \ c onda - en v . exe
4no ch ange C :\ Use rs \ Pa t \ Mi ni co nd a3 \ S cr ipts \ c onda - s crip t . py
5no ch ange C :\ Use rs \ Pa t \ Mi ni co nd a3 \ S cr ipts \ c onda - env - s cr ipt . py
6no ch ange C :\ Use rs \ Pa t \ Mi ni co nd a3 \ c on da bin \ c ond a . bat
7no ch ange C :\ U se rs \ Pa t \ Mi ni co nd a3 \ L ib rary \ bin \ con da . ba t
8no ch ange C :\ Use rs \ Pa t \ Mi ni co nd a3 \ c on da bin \ _ co nda _ac ti vat e . bat
9no chan ge C:\ Users \Pat \ Minicond a3 \ con dabi n\ ren ame_t mp . bat
10 no ch ange C :\ Use rs \ Pa t \ Mi ni co nd a3 \ c on da bin \ c ond a_a uto _ac tiv ate . b at
11 no chan ge C:\ Users \Pat \ Minicond a3 \ con dabi n\ con da_ho ok . bat
12 no ch ange C :\ Use rs \ Pa t \ Mi ni co nd a3 \ S cr ipts \ a ct iv at e . bat
13 no chan ge C:\ Users \ Pat \ Min icon da3 \ con dabi n \ acti vate . bat
14 no chan ge C:\ Users \Pat \ Minicond a3 \ con dabi n\ dea ctiva te . bat
15 mod if ie d C :\ U ser s \ Pat \ M in ic on da 3 \ S crip ts \ a ct ivat e
16 mod if ie d C :\ U ser s \ Pat \ M in ic on da 3 \ S crip ts \ d ea ct iv at e
17 mod if ie d C :\ U ser s \ Pat \ M in ic on da 3 \ etc \ pr of il e .d\ c ond a . sh
18 mod ifie d C :\ U ser s \ Pat \ M in ic onda 3 \ etc \ f ish \ conf .d\ co nda . f ish
19 no chan ge C :\ Users \ Pat \ Min icond a3 \ she ll \ con dabi n \ Conda . psm1
20 mod if ie d C :\ U ser s \ Pat \ M in ic on da 3 \ shell \ c on da bin \ con da - hoo k . ps1
21 mod if ie d C :\ U ser s \ Pat \ M in ic on da 3 \ Lib \ site - pa ck ag es \ x on trib \ c ond a . xsh
22 mod if ie d C :\ U ser s \ Pat \ M in ic on da 3 \ etc \ pr of il e .d\ c ond a . csh
23 mod if ie d C :\ U ser s \ Pat \ D oc um en ts \ W in dow sPo we rSh ell \ p rofi le . p s1
24 modifi ed H KEY_CU RR ENT_US ER \ S oftw are \ Mic roso ft \ Com mand P roces sor \ Au toRun
25
26 == > Fo r c ha ng es to t ake ef fect , c lo se a nd re - open y our c ur re nt she ll . <==
Notez que cette manipulation créera automatiquement un fichier
C:\Users\nom_utilisateur\Documents\WindowsPowerShell\profile.ps1.
Ce fichier sera exécuté à chaque lancement d’un Powershell (équivalent du .bashrc sous bash) et fera en sorte que conda
soit bien activé.
286 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
B.2. Installation de Python avec Miniconda Annexe B. Installation de Python
Test de l’interpréteur Python
Nous sommes maintenant prêts à tester l’interpréteur Python. En premier lieu, il faut lancer un shell PowerShell. Pour
cela, cliquez sur le bouton Windows et tapez powershell. Vous devriez voir apparaitre le menu suivant :
Cliquez sur l’icône Windows PowerShell, cela va lancer un shell PowerShell avec un fond bleu (couleur que l’on peut
bien sûr modifier en cliquant sur la petite icône représentant un terminal dans la barre de titre). En principe, l’invite du shell
doit ressembler à (base) PS C:\Users\Pat>. La partie (base) indique que conda a bien été activé suite à l’initialisation
faite si dessus (plus exactement c’est son environnement de base qui est activé, mais ça ne nous importe pas pour l’instant).
Pour tester si Python est bien installé, il suffit alors de lancer l’interpréteur Python en tapant la commande python :
Si tout s’est bien passé, vous devriez avoir un affichage de ce style :
1( ba se ) PS C :\ Use rs \ Pat > py thon
2Python 3.7.3 ( default , Apr 24 2019 , 15:29:51) [ MSC v .1915 64 bit ( AMD64 )] :: Anaconda , Inc . on win32
3Type " help ", " cop yrig ht " , " cred its " or " lic ense " for more info rmati on .
4>>>
Cela signifie que vous êtes bien dans l’interpréteur Python. À partir de là vous pouvez taper exit() puis appuyer sur la
touche Entrée pour sortir de l’interpréteur Python.
Test du gestionnaire de paquets conda
Une fois revenu dans le shell, tapez la commande conda, vous devriez obtenir :
1( ba se ) PS C :\ Use rs \ Pat > cond a
2us age : conda - script . py [ -h ] [-V ] com mand ...
3
4conda is a tool for ma naging and d eployin g applications , environmen ts and packages .
5
6Options:
7
8pos itio nal arg umen ts :
9command
10 cl ean Rem ove u nused pac kage s and cach es .
11 config Modify configura tion values in . condarc . This is modeled
12 af ter the git co nfi g c ommand . W rites to the user . c onda rc
13 file ( C:\ Use rs \ Pat \. condarc ) by default .
14 create Create a new conda envi ronm ent from a list of specified
15 packag es .
16 help Displays a list of ava ilable conda c ommands and their help
17 strings.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 287
Annexe B. Installation de Python B.2. Installation de Python avec Miniconda
18 info Display information about current conda install .
19 init Ini tialize conda for shell i ntera ction . [ E xperi menta l ]
20 install Installs a list of packages into a specified conda
21 environment.
22 list List linked packages in a conda en viro nment .
23 package Low -level conda package u tility . ( EX PERIMENTA L )
24 remove Remove a list of packages from a s pecified conda environment .
25 uninstall Alias for conda remove .
26 run Run an exec utabl e in a co nda e nviro nmen t . [ Ex perim ental ]
27 se arc h Sea rch for pa ckages and display asso ciat ed info rmati on . The
28 input is a MatchSpec , a query lang uage for conda pa ckages .
29 See e xamp le s bel ow .
30 up date U pdates c ond a package s to the lates t c ompa tible vers ion .
31 upgrade Alias for conda update .
32
33 optional argume nts :
34 -h , -- h el p S how t his help m es sa ge an d ex it .
35 -V , -- version Show the conda version number and exit .
36
37 co nda c ommands a vaila ble from other pac kage s :
38 env
39 ( ba se ) PS C :\ Use rs \ Pat >
Si c’est le cas, bravo, conda est bien installé et vous pouvez passez à la suite (rendez-vous à la rubrique Installation des
modules supplémentaires)!
Désinstallation de Miniconda
Si vous souhaitez désinstaller Miniconda, rien de plus simple. Dans un explorateur, dirigez-vous dans le répertoire où vous
avez installé Miniconda (dans notre exemple il s’agit de C:\Users\votre_nom_utilisateur\Miniconda3). Attention, si
votre Windows est installé en français, il se peut qu’il faille cliquer sur C:\ puis sur Utilisateurs plutôt que Users comme
montré ici :
Cliquez ensuite sur le fichier Uninstall-Miniconda3.exe. Vous aurez alors l’écran suivant :
288 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
B.2. Installation de Python avec Miniconda Annexe B. Installation de Python
Cliquez sur Next, puis à l’écran suivant cliquez sur Uninstall :
Le désinstallateur se lancera alors (cela peut prendre quelques minutes) :
Une fois la désinstallation terminée, cliquez sur Next :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 289
Annexe B. Installation de Python B.3. Utilisation de conda pour installer des modules complémentaires
Puis enfin sur Finish :
À ce point, Miniconda est bien désinstallé. Il reste toutefois une dernière manipulation que l’installateur n’a pas effectué :
il faut détruire à la main le fichier
C:\Users\nom_utilisateur\Documents\WindowsPowerShell\profile.ps1
(bien sûr, remplacez nom_utilisateur par votre propre nom d’utilisateur). Si vous ne le faites pas, cela affichera un
message d’erreur à chaque fois que vous lancerez un Powershell.
B.3 Utilisation de conda pour installer des modules complémentaires
B.3.1 Installation des modules supplémentaires
Cette étape sera commune pour les trois systèmes d’exploitation. À nouveau, lancez un shell (c’est-à-dire PowerShell sous
Windows ou un terminal pour Mac OS X ou Linux).
Dans le shell, tapez la ligne suivante puis appuyez sur la touche Entrée :
1$ conda install numpy pandas ma tplo tlib scipy biopython jupyterlab
Cette commande va lancer l’installation des modules externes NumPy,pandas,matplotlib,scipy,Biopython et Jupyter lab.
Ces modules vont être téléchargés depuis internet par conda, il faut bien sûr que votre connexion internent soit fonctionnelle.
Au début, conda va déterminer les versions des paquets à télécharger en fonction de la version de Python ainsi que d’autres
paramètres (cela prend une à deux minutes). Cela devrait donner la sortie suivante (copies d’écran prise sous Windows avec
le PowerShell) :
Une fois que les versions des paquets ont été déterminées, conda vous demande confirmation avant de démarrer le télé-
chargement :
290 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
B.3. Utilisation de conda pour installer des modules complémentaires Annexe B. Installation de Python
Tapez ypuis appuyez sur la touche Entrée pour confirmer. S’en suit alors le téléchargement et l’installation de tous les
paquets (cela prendra quelques minutes) :
Une fois que tout cela est terminé, vous récupérez la main dans le shell :
B.3.2 Test des modules supplémentaires
Pour tester la bonne installation des modules, lancez l’interpréteur Python :
1$ python
Puis tapez les lignes suivantes :
1import numpy
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 291
Annexe B. Installation de Python B.3. Utilisation de conda pour installer des modules complémentaires
2import scipy
3import Bio
4import mat plotlib
5import pandas
Vous devriez obtenir la sortie suivante (ici sous Windows) :
Si aucune erreur ne s’affiche et que vous récupérez la main dans l’interpréteur, bravo, ces modules sont bien installés.
Quittez l’interpréteur Python en tapant la commande exit() puis en appuyant sur la touche Entrée.
Vous êtes de nouveau dans le shell. Nous allons maintenant pouvoir tester Jupyter. Tapez dans le shell :
1$ jupyter lab
Cette commande devrait ouvrir votre navigateur internet par défaut et lancer Jupyter :
Pour quitter Jupyter, allez dans le menu File puis sélectionnez Quit. Vous pourrez alors fermer l’onglet de Jupyter. Pendant
ces manipulations dans le navigateur, de nombreuses lignes ont été affichées dans l’interpréteur :
1( ba se ) PS C :\ Use rs \ Pat > ju pyte r lab
2[ I 1 8: 26 :0 5. 544 L ab App ] J up yt er La b e xt en si on l oade d from C :\ U se rs \ Pa t \ Mi ni co nd a3 \ li b \site - p acka ge s \ j up yt er la b
3[ I 1 8: 26 :0 5. 544 L ab App ] J up yt er La b a pp li ca ti on di re ct or y is C :\ U sers \ P at \ M in ic on da3 \ s har e \ jup yt er \ lab
4[...]
5[I 18:2 7: 20.64 5 LabA pp ] I nter ru pted ...
6[I 18:2 7: 32.98 6 LabA pp ] Shuttin g down 0 ke rnels
7( ba se ) PS C :\ Use rs \ Pat >
Il s’agit d’un comportement normal. Quand Jupyter est actif, vous n’avez plus la main dans l’interpréteur et tous ces
messages s’affichent. Une fois que vous quittez Jupyter, vous devriez récupérer la main dans l’interpréteur. Si ce n’est pas le
cas, pressez deux fois la combinaison de touches Ctrl +C
Si tous ces tests ont bien fonctionné, bravo, vous avez installé correctement Python avec Miniconda ainsi que tous les
modules qui seront utilisés pour ce cours. Vous pouvez quitter le shell en tapant exit puis en appuyant sur la touche Entrée
et aller faire une pause!
B.3.3 Un mot sur pip pour installer des modules complémentaires
Conseil : Pour les débutants, vous pouvez sauter cette rubrique.
Comme indiqué au début de ce chapitre, pip 6est un gestionnaire de paquets pour Python et permet d’installer des modules
externes. Pip est également présent dans Miniconda, donc utilisable et parfaitement fonctionnel. Vous pouvez vous poser la
question « Pourquoi utiliser le gestionnaire de paquets pip si le gestionnaire de paquets conda est déjà présent? ». La réponse
est simple, certains modules ne sont présents que sur les dépôts pip. Si vous souhaitez les installer il faudra impérativement
utiliser pip. Inversement, certains modules ne sont présent que dans les dépôts de conda. Toutefois, pour les modules classiques
(comme NumPy,scipy, etc), tout est gérable avec conda.
6. https://pip.pypa.io/en/stable/
292 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
B.4. Choisir un bon éditeur de texte Annexe B. Installation de Python
Sauf cas exceptionnel, nous vous conseillons l’utilisation de conda pour gérer l’installation de modules supplémen-
taires.
Si vous souhaitez installer un paquet qui n’est pas présent sur un dépôt conda avec pip, assurez vous d’abord que votre
environnement conda est bien activé (avec conda activate ou conda activate nom_environnement). La syntaxe est
ensuite très simple :
1$ pip install nom_du _paquet
Si votre environnement conda était bien activé lors de l’appel de cette commande, celle-ci aura installé votre paquet dans
l’environnement conda. Tout est donc bien encapsulé dans l’environnement conda, et l’ajout de tous ces paquets ne risque pas
d’interférer avec le Python du système d’exploitation, rendant ainsi les choses bien « propres ».
B.4 Choisir un bon éditeur de texte
La programmation nécessite d’écrire des lignes de code en utilisant un éditeur de texte. Le choix de cet éditeur est donc
fondamental, celui-ci doit nous aider à repérer rapidement certaines zones du programme afin d’être efficace. Outre les fonc-
tions de manipulation / remplacement / recherche de texte, un bon éditeur doit absolument posséder la coloration syntaxique
(syntax highlighting en anglais). Celle-ci change la couleur et / ou la police de certaines zones du code comme les mot-clés du
langage, les zones entre guillemets, les commentaires, etc. Dans ce qui suit, nous vous montrons des éditeurs faciles à prendre
en main par les débutants pour Linux, Windows et Mac OS X.
B.4.1 Installation et réglage de gedit sous Linux
Pour Linux, on vous recommande l’utilisation de l’éditeur de texte gedit qui a les avantages d’être simple à utiliser et
présent dans la plupart des distributions Linux.
Si gedit n’est pas installé, vous pouvez l’installer avec la commande :
1$ sudo apt install -y gedit
Il faudra entrer votre mot de passe utilisateur puis valider en appuyant sur la touche Entrée.
Pour lancer cet éditeur, tapez la commande gedit dans un shell ou cherchez gedit dans le lanceur d’applications. Vous
devriez obtenir une fenêtre similaire à celle-ci :
On configure ensuite gedit pour que l’appui sur la touche Tab corresponde à une indentation de 4 espaces, comme recom-
mandée par la PEP 8 (chapitre 15 Bonnes pratiques en programmation Python). Pour cela, cliquez sur l’icône en forme de 3
petites barres horizontales en haut à droite de la fenêtre de gedit, puis sélectionnez Préférences. Dans la nouvelle fenêtre qui
s’ouvre, sélectionnez l’onglet Éditeur puis fixez la largeur des tabulations à 4 et cochez la case Insérer des espaces au lieu des
tabulations :
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 293
Annexe B. Installation de Python B.4. Choisir un bon éditeur de texte
Si vous le souhaitez, vous pouvez également cochez la case Activer l’indentation automatique qui indentera automati-
quement votre code quand vous êtes dans un bloc d’instructions. Fermez la fenêtre de paramètres une fois la configuration
terminée.
B.4.2 Installation et réglage de Notepad++ sous Windows
Sous Windows, nous vous recommandons l’excellent éditeur Notepad++ 7. Une fois cet éditeur installé, il est important
de le régler correctement. En suivant le menu Paramètres,Préférences, vous arriverez sur un panneau vous permettant de
configurer Notepad++.
En premier on va configurer l’appui sur la touche Tab afin qu’il corresponde à une indentation de 4 espaces, comme
recommandé par la PEP 8 (chapitre 15 Bonnes pratiques en programmation Python). Dans la liste sur la gauche, cliquez sur
Langage, puis à droite dans le carré Tabulations cochez la case Insérer des espaces en réglant sur 4 espaces comme
indiqué ci-dessous :
Ensuite, il est important de faire en sorte que Notepad++ affiche les numéros de ligne sur la gauche (très pratique lorsque
l’interpréteur nous indique qu’il y a une erreur, par exemple, à la ligne 47). Toujours dans la fenêtre Préférences, dans
la liste sur la gauche cliquez sur Zones d'édition, puis sur la droite cochez la case Afficher la numérotation des
lignes comme indiqué ici :
7. https://notepad-plus-plus.org/download
294 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
B.5. Comment se mettre dans le bon répertoire dans le shell Annexe B. Installation de Python
B.4.3 Installation et réglage de TextWrangler/BBedit sous Mac OS X
Sur les anciennes versions de Mac OS X (< 10.14), TextWrangler 8était un éditeur de texte simple, intuitif et efficace.
Toutefois son développement a été arrêté car il fonctionnait en 32-bits. Il a été remplacé par BBedit 9qui possède de nom-
breuses fonctionnalités supplémentaires mais qui doit en principe être acheté. Toutefois, ce dernier est utilisable gratuitement
avec les mêmes fonctionnalités que TextWrangler, sans les nouvelles fonctionnalités étendues. Ne possédant pas de Mac, nous
nous contentons ici de vous donner quelques liens utiles :
— La page de téléchargement 10 ;
— La page vers de nombreuses ressources 11 utiles;
— Le manuel d’utilisation 12 (avec toutes les instructions pour son installation au chapitre 2);
— Une page sur Stackoverflow 13 qui vous montre comment faire en sorte que l’appui sur la touche Tab affiche 4 espaces
plutôt qu’une tabulation.
B.4.4 Pour aller plus loin
Jusque là, nous vous avons montré des éditeurs de texte simples qui sont, selon nous, idéaux pour apprendre un langage
de programmation. Ainsi, on se concentre sur le langage Python plutôt que toutes les options de l’éditeur. Toutefois, pour les
utilisateurs plus avancés, nous vous conseillons des éditeurs plus puissants comme par exemple Sublime Text 14 ou Atom 15.
Pour aller encore plus loin, il existe aussi des plateformes de développement 16 ou IDE (integrated development environment)
qui, au-delà de l’édition, permettent par exemple d’exécuter le code et de le debugger (c’est-à-dire, y chasser les erreurs). On
peut citer par exemple les IDE libres Visual Studio code 17 et Spyder 18, mais il en existe de nombreux autres qui sont souvent
payants.
B.5 Comment se mettre dans le bon répertoire dans le shell
Pour apprendre Python, nous allons devoir écrire des scripts, les enregistrer dans un répertoire, puis les exécuter avec
l’interpréteur Python. Il faut pour cela être capable d’ouvrir un shell et de se mettre dans le répertoire où se trouve ce script.
Notre livre n’est pas un cours d’Unix mais il convient au moins de savoir se déplacer dans l’arborescence avant de lancer
Python. Sous Linux et sous Mac il est donc fondamental de connaître les commandes Unix cd,pwd,ls et la signification de
.. (point point).
8. http://www.barebones.com/products/textwrangler/
9. https://www.barebones.com/products/bbedit/
10. http://www.barebones.com/products/bbedit/download.html
11. https://www.barebones.com/support/bbedit/
12. https://s3.amazonaws.com/BBSW-download/BBEdit_12.6.6_User_Manual.pdf
13. https://stackoverflow.com/questions/5750361/auto-convert-tab-to-4-spaces-in-textwrangler
14. https://www.sublimetext.com/
15. https://atom.io/
16. https://fr.wikipedia.org/wiki/Environnement_de_d%C3%A9veloppement
17. https://code.visualstudio.com/
18. https://www.spyder-ide.org/
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 295
Annexe B. Installation de Python B.5. Comment se mettre dans le bon répertoire dans le shell
Sous Windows, il existe deux astuces très pratiques. Lorsqu’on utilise l’explorateur Windows et que l’on est dans un
répertoire donné :
Il est possible d’ouvrir un PowerShell directement dans ce répertoire :
Première astuce
Il suffit de taper powershell dans la barre qui indique le chemin :
puis on appuie sur entrée et le PowerShell se lance en étant directement dans le bon répertoire!
Deuxième astuce
En pressant la touche shift et en faisant un clic droit dans un endroit de l’explorateur qui ne contient pas de fichier (attention,
ne pas faire de clic droit sur un fichier!). Vous verrez alors s’afficher le menu contextuel suivant :
296 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
B.5. Comment se mettre dans le bon répertoire dans le shell Annexe B. Installation de Python
Cliquez sur Ouvrir la fenêtre PowerShell ici, à nouveau votre Powershell sera directement dans le bon répertoire !
Vérification
La figure suivante montre le PowerShell, ouvert de la première ou la deuxième façon, dans lequel nous avons lancé la
commande ls qui affiche le nom du répertoire courant (celui dans lequel on se trouve, dans notre exemple D:\PAT\Python)
ainsi que les fichiers s’y trouvant (ici il n’y a qu’un fichier : test.py). Ensuite nous avons lancé l’exécution de ce fichier
test.py en tapant python test.py.
Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant 297
Annexe B. Installation de Python B.6. Python web et mobile
À votre tour!
Pour tester si vous avez bien compris, ouvrez votre éditeur favori, tapez les lignes suivantes puis enregistrez ce fichier avec
le nom test.py dans le répertoire de votre choix.
1import tkinter as tk
2
3ra cine = tk . Tk ()
4la bel = tk . La bel ( racine , text =" J'adore Python !")
5bo uton = tk . Butto n (racine , text =" Quitter " , c omma nd = racin e . quit )
6bo ut on [" fg "] = " red "
7la bel . pack ()
8bo uton . p ack ()
9ra cine . m ainl oop ()
10 print (" C'est fini !")
Comme nous vous l’avons montré ci-dessus, ouvrez un shell et déplacez-vous dans le répertoire où se trouve test.py.
Lancez le script avec l’interpréteur Python :
1$ pyt hon t est . py
Si vous avez fait les choses correctement, cela devrait afficher une petite fenêtre avec un message « J’adore Python! » et
un bouton Quitter.
B.6 Python web et mobile
Si vous ne pouvez ou ne souhaitez pas installer Python sur votre ordinateur (quel dommage!), des solutions alternatives
s’offrent à vous.
Des sites internet vous proposent l’équivalent d’un interpréteur Python utilisable depuis votre navigateur web :
— repl.it 19 ;
— Tutorials Point 20 ;
— et bien sur l’incontournable Python Tutor21.
Des applications mobiles vous permettent aussi de « pythonner » avec votre smartphone :
— Pydroid 3 22 pour Android;
— Pythonista 3 23 pour iOS (payant).
Soyez néanmoins conscient que ces applications web ou mobiles peuvent être limitées, notamment sur leur capacité à
installer des modules supplémentaires et à gérer les fichiers.
19. https://repl.it/languages/python3
20. https://www.tutorialspoint.com/execute_python3_online.php
21. http://pythontutor.com/visualize.html#mode=edit
22. https://play.google.com/store/apps/details?id=ru.iiec.pydroid3
23. https://itunes.apple.com/us/app/pythonista-3/id1085978097
298 Cours de Python / Université Paris Cité / UFR Sciences du Vivant
